MSE是均方误差（Mean Squared Error）的缩写，是一种衡量预测值与真实值之间差异的损失函数。在回归任务中通常使用MSE作为评价指标，它计算预测值和真实值之间的平均平方误差。
torch.nn.MSELoss()是PyTorch框架中实现的一个均方误差损失函数，用于计算预测值和目标值之间的MSE。它接受两个张量作为输入，并返回它们之间的平均平方误差。在深度学习模型中通常将该损失函数作为训练时的目标函数，通过反向传播算法来更新模型参数以最小化损失。
因此，MSE和MSELoss()都是用于度量预测值和真实值之间的差异，但是前者通常是数据科学领域使用的术语，后者则是深度学习模型优化过程中使用的一个损失函数。
