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mindspore.mint.nn.MSELoss
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.. py:class:: mindspore.mint.nn.MSELoss(reduction='mean')
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用于计算预测值与标签值之间的均方误差。
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假设 :math:`x` 和 :math:`y` 为一维Tensor，长度 :math:`N` ，则计算 :math:`x` 和 :math:`y` 的loss（即reduction参数设置为 ``'none'``）的公式如下：
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.. math::
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\ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad \text{with} \quad l_n = (x_n - y_n)^2.
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其中， :math:`N` 为batch size。如果 `reduction` 不是'none'，则：
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.. math::
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\ell(x, y) =
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\begin{cases}
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\operatorname{mean}(L), & \text{if reduction} = \text{'mean';}\\
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\operatorname{sum}(L), & \text{if reduction} = \text{'sum'.}
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\end{cases}
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参数：
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- **reduction** (str，可选) - 指定应用于输出结果的规约计算方式，可选 ``'none'`` 、 ``'mean'`` 、 ``'sum'`` ，默认值： ``'mean'`` 。
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- ``'none'``：不应用规约方法。
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- ``'mean'``：计算输出元素的平均值。
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- ``'sum'``：计算输出元素的总和。
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输入：
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- **logits** (Tensor) - 输入预测值，任意维度的Tensor。数据类型和 `labels` 需要保持一致。
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- **labels** (Tensor) - 输入标签，任意维度的Tensor。数据类型和 `logits` 需要保持一致。支持在 `logits` 和 `labels` shape不相同的情况下，通过广播保持一致。
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输出：
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- Tensor。如果 `reduction` 为 ``'mean'`` 或 ``'sum'`` 时，输出的shape为 `Tensor Scalar` 。
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- 如果 `reduction` 为 ``'none'`` ，输出的shape则是 `logits` 和 `labels` 广播之后的shape。
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异常：
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- **ValueError** - `reduction` 不为 ``'mean'``， ``'sum'`` 或 ``'none'`` 中的一个。
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- **ValueError** - `logits` 和 `labels` 的shape不能广播。
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- **TypeError** - 如果 `logits` 和 `labels` 数据类型不一致。
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