파이토치 구현

함수 만들기

<mse 함수 구현>
def mse(x_hat, x) :
		y = ((x - x_hat)**2).mean()
		return y

<mse 손실값 구하기>
x = torch.FloatTensor([[1,1],[2,2]])
x_hat = torch.FloatTensor([[0,0],[0,0]])
# x_hat = torch.zeros(2,2)

print(mse(x_hat, x))

결과
tensor(2.5000)

torch.nn.functional

1. 파이토치 내부에서 제공하는 mse함수가 들어있는 모듈
2. mse_loss()함수

import torch.nn.functional as F

x = torch.FloatTensor([[1,1],[2,2]])
x_hat = torch.zeros(2,2)

F.mse_loss(x_hat,x)
# F.mse_loss(x_hat, x, reduction = 'sum') -> 덧셈까지 진행
# F.mse_loss(x_hat, x, reduction = 'none') -> 아무것도 안함
결과
tensor(2.5000)

<reduction설정>
F.mse_loss(x_hat, x, reduction = 'sum') 
F.mse_loss(x_hat, x, reduction = 'none')

결과
tensor(10.)

tensor([[1., 1.],
        [4., 4.]])

torch.nn 안의 nn.MSELoss()

1. 거의 차이 없음
2. 단, 하나의 레이어처럼 취급가능