mse_loss¶

paddle.fluid.layers. mse_loss ( input, label ) [源代码] ¶

该OP用于计算预测值和目标值的均方差误差。

对于预测值input和目标值label，公式为：

$Out = MEAN((input-label)^{2})$

参数¶

input (Variable) - 预测值，维度为 $[N_1, N_2, ..., N_k, D]$ 的多维Tensor，其中最后一维D是类别数目。数据类型为float32或float64。

label (Variable) - 目标值，维度为 $[N_1, N_2, ..., N_k, D]$ 的多维Tensor，其中最后一维D是类别数目。数据类型为float32或float64。

返回¶

预测值和目标值的均方差

返回类型¶

变量（Variable）

代码示例¶

import paddle
input = paddle.to_tensor([1.1, 1.9])
label = paddle.to_tensor([1.0, 2.0])
output = paddle.fluid.layers.mse_loss(input, label)
print(output.numpy())
# [0.01]