1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în Deep Learning cu PyTorch
Connected

exercițiu

Folosirea MSELoss

În problemele de regresie, se folosește adesea Eroarea Medie Pătratică (MSE) ca funcție de pierdere, în loc de entropie încrucișată. MSE calculează diferența la pătrat dintre valorile prezise (y_pred) și valorile reale (y). Acum vei calcula pierderea MSE atât cu NumPy, cât și cu PyTorch.

Pachetele torch, numpy (ca np) și torch.nn (ca nn) sunt deja importate.

Instrucțiuni

100 XP
  • Calculează pierderea MSE folosind NumPy.
  • Creează o funcție de pierdere MSE folosind PyTorch.
  • Convertește y_pred și y în tensori, apoi calculează pierderea MSE ca mse_pytorch.