criterion = torch.nn.MSELoss() ;loss = criterion(y_pred.squeeze(), Y_train.squeeze()) 其中loss.item()的结果是指当前批次所有样本的mse总和还是平均值？
本文涉及的产品
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简介：
loss.item()的结果是当前批次所有样本的均方误差（MSE）值，而不是总和。这是因为torch.nn.MSELoss()默认返回的是每个样本的MSE值之和，并且在计算总体损失时通常会将其除以样本数量来得到平均损失。在代码中，loss = criterion(y_pred.squeeze(), Y_train.squeeze())语句计算了y_pred和Y_train之间的MSE损失，然后通过调用item()方法获取了该批次训练样本的平均MSE损失。如果希望获取该批次训练样本的总MSE损失，可以使用loss.item() * batch_size来计算，其中batch_size是该批次
loss.item()的结果是当前批次所有样本的均方误差（MSE）值，而不是总和。这是因为torch.nn.MSELoss()默认返回的是每个样本的MSE值之和，并且在计算总体损失时通常会将其除以样本数量来得到平均损失。
在代码中，loss = criterion(y_pred.squeeze(), Y_train.squeeze())语句计算了y_pred和Y_train之间的MSE损失，然后通过调用item()方法获取了该批次训练样本的平均MSE损失。如果希望获取该批次训练样本的总MSE损失，可以使用loss.item() * batch_size来计算，其中batch_size是该批次的样本数量。
相关实践学习
基于MSE实现微服务的全链路灰度
通过本场景的实验操作，您将了解并实现在线业务的微服务全链路灰度能力。
