forked from mindspore-Ecosystem/mindspore
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mindspore.nn.MSE
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.. py:class:: mindspore.nn.MSE
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测量均方差（MSE）。
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创建用于计算输入 :math:`x` 和目标 :math:`y` 中的每个元素的均方差（L2范数平方）的标准。
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.. math::
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\text{MSE}(x,\ y) = \frac{\sum_{i=1}^n(y_i - x_i)^2}{n}
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其中， :math:`n` 为batch size。
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**样例：**
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>>> import numpy as np
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>>> from mindspore import nn, Tensor
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>>>
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>>> x = Tensor(np.array([0.1, 0.2, 0.6, 0.9]), mindspore.float32)
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>>> y = Tensor(np.array([0.1, 0.25, 0.5, 0.9]), mindspore.float32)
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>>> error = nn.MSE()
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>>> error.clear()
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>>> error.update(x, y)
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>>> result = error.eval()
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.. py:method:: clear()
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清除内部评估结果。
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.. py:method:: eval()
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计算均方差（MSE）。
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**返回：**
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numpy.float64，计算结果。
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**异常：**
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- **RuntimeError** - 样本数为0。
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.. py:method:: update(*inputs)
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使用预测值 :math:`y_{pred}` 和真实值 :math:`y` 更新局部变量。。
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**参数：**
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- **inputs** - 输入 `y_pred` 和 `y` 用于计算MSE，其中 `y_pred` 和 `y` shape都为N-D，它们的shape相同。
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**异常：**
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- **ValueError** - `inputs` 的数量不等于2。
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