square_error_cost

paddle.nn.functional. square_error_cost ( input, label ) [源代码]

用于计算预测值和目标值的方差估计。

对于预测值 input 和目标值 label,公式为:

\[Out = (input-label)^{2}\]

参数

  • input (Tensor) - 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 (Tensor) - 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

Tensor,预测值和目标值的方差

代码示例

>>> import paddle
>>> input = paddle.to_tensor([1.1, 1.9])
>>> label = paddle.to_tensor([1.0, 2.0])
>>> output = paddle.nn.functional.square_error_cost(input, label)
>>> print(output)
Tensor(shape=[2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
        [0.01000000, 0.01000000])