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  3. PyTorch के साथ Deep Learning परिचय
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अभ्यास

MSELoss का उपयोग

Regression समस्याओं के लिए, आप अक्सर cross-entropy की जगह Mean Squared Error (MSE) को loss फंक्शन के रूप में उपयोग करते हैं. MSE, predicted values (y_pred) और actual values (y) के बीच squared difference निकालता है. अब, आप NumPy और PyTorch दोनों का उपयोग करके MSE loss compute करेंगे.

torch, numpy (as np), और torch.nn (as nn) पैकेज पहले से import किए गए हैं.

निर्देश

100 XP
  • NumPy का उपयोग करके MSE loss calculate करें.
  • PyTorch का उपयोग करके एक MSE loss फंक्शन बनाएँ.
  • y_pred और y को tensors में बदलें, फिर MSE loss को mse_pytorch के रूप में calculate करें.