pytorch的l1损失函数代码实现

pytorch的l1损失函数代码实现
PyTorch的L1损失函数是一种用于度量预测值与目标值之间差
异的损失函数。

它是将所有预测值与目标值之间的绝对差值的平均值作为损失值。

L1损失函数有助于减少离群值的影响，因为它不会像
L2损失函数一样对较大的差值施加过多的惩罚。

以下是使用PyTorch实现L1损失函数的代码：
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 定义预测值和目标值
predicted = torch.randn(3, 5)
target = torch.randn(3, 5)
# 使用PyTorch内置的L1 loss函数
loss = F.l1_loss(predicted, target)
print(loss)
```
在这个例子中，我们定义了一个3x5的张量作为预测值和目标值。

我们使用了PyTorch内置的L1损失函数F.l1_loss()，它会返回一
个标量值作为损失值。

你也可以使用自己编写的L1损失函数，代码如下：
```python
import torch
# 自定义L1损失函数
def l1_loss(predicted, target):
return torch.mean(torch.abs(predicted - target))
# 定义预测值和目标值
predicted = torch.randn(3, 5)
target = torch.randn(3, 5)
# 使用自定义的L1 loss函数
loss = l1_loss(predicted, target)
print(loss)
```
在这个例子中，我们定义了一个自定义的L1损失函数l1_loss()，它计算预测值和目标值之间的平均绝对误差。

我们使用这个自定义的损失函数来计算损失值。