本篇文章为大家展示了怎么在pytorch中使用MSELoss计算平均，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
给定损失函数的输入y，pred，shape均为bxc。
若设定loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction='mean')，最终的输出值其实是（y - pred）每个元素数字的平方之和除以（bxc），也就是在batch和特征维度上都取了平均。
如果只想在batch上做平均，可以这样写：
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')loss = loss_fn(pred, y) / pred.size(0)补充：PyTorch中MSELoss的使用
参数
torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean')size_average和reduce在当前版本的pytorch已经不建议使用了，只设置reduction就行了。
reduction的可选参数有：'none' 、'mean' 、'sum'
reduction='none'：求所有对应位置的差的平方，返回的仍然是一个和原来形状一样的矩阵。
reduction='mean'：求所有对应位置差的平方的均值，返回的是一个标量。
reduction='sum'：求所有对应位置差的平方的和，返回的是一个标量。
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举例
首先假设有三个数据样本分别经过神经网络运算，得到三个输出与其标签分别是:
y_pre = torch.Tensor([[1, 2, 3], [2, 1, 3], [3, 1, 2]])y_label = torch.Tensor([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])如果reduction='none'：
criterion1 = nn.MSELoss(reduction='none')loss1 = criterion1(x, y)print(loss1)则输出：
tensor([[0., 4., 9.],
[4., 0., 9.],
[9., 1., 1.]])
如果reduction='mean'：
criterion2 = nn.MSELoss(reduction='mean')loss2 = criterion2(x, y)print(loss2)则输出：
tensor(4.1111)
如果reduction='sum'：
criterion3 = nn.MSELoss(reduction='sum')loss3 = criterion3(x, y)print(loss3)则输出：
tensor(37.)
在反向传播时的使用
一般在反向传播时，都是先求loss，再使用loss.backward()求loss对每个参数 w_ij和b的偏导数(也可以理解为梯度)。
这里要注意的是，只有标量才能执行backward()函数，因此在反向传播中reduction不能设为'none'。
但具体设置为'sum'还是'mean'都是可以的。
若设置为'sum'，则有Loss=loss_1+loss_2+loss_3，表示总的Loss由每个实例的loss_i构成，在通过Loss求梯度时，将每个loss_i的梯度也都考虑进去了。
若设置为'mean'，则相比'sum'相当于Loss变成了Loss*(1/i)，这在参数更新时影响不大，因为有学习率a的存在。
pytorch的优点
1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
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