mindspore/docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.RMSELoss.rst

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mindspore.nn.RMSELoss
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.. py:class:: mindspore.nn.RMSELoss
RMSELoss用来测量 :math:`x`:math:`y` 元素之间的均方根误差,其中 :math:`x` 是输入Tensor :math:`y` 是目标值。
假设 :math:`x`:math:`y` 为一维Tensor长度为 :math:`N` :math:`x`:math:`y` 的loss为
.. math::
loss = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}{(x_i-y_i)^2}}
**输入:**
- **logits** (Tensor) - 输入的预测值任意维度的Tensor。
- **labels** (Tensor) - 输入的目标值任意维度的Tensor。一般与 `logits` 的shape相同。如果 `logits``labels` 的shape不同需支持广播。
**输出:**
Tensor输出值为加权损失值其数据类型为float其shape为()。