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python - 如何获得特定维度上张量的 MSE?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 00:57:45 25 4
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我有 2 个张量 .sizetorch.Size([2272, 161]) .我想得到它们之间的均方误差。但是,我希望它沿着 161 个 channel 中的每一个,以便我的误差张量具有 .sizetorch.Size([161]) .我怎样才能做到这一点?

看来torch.nn.MSELoss不允许我指定维度。

最佳答案

对于 nn.MSELoss您可以指定选项 reduction='none' .然后,这将为您返回两个张量的每个条目位置的平方误差。然后你可以应用torch.sum/torch.mean。

a = torch.randn(2272,161)
b = torch.randn(2272,161)
loss = nn.MSELoss(reduction='none')
loss_result = torch.sum(loss(a,b),dim=0)

我认为没有一种直接的方法可以在损失的初始化时指定应用均值/总和的维度。希望有帮助!

关于python - 如何获得特定维度上张量的 MSE?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60976758/

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