m0_54524462的博客

本文主要解释了如何从Anaconda开始，到CUDA再到CuDNN，最后根据Python-CUDA来判断合适的Pytorch-GPU版本并顺利安装的全流程详细指南。

在PyTorch中，是均方误差（Mean Squared Error Loss）的实现，它是一种常用的损失函数，特别是在回归问题中。均方误差损失计算预测值与真实值之间差异的平方的平均值。这种损失函数的目标是最小化预测值与真实值之间的平方差。对异常值不敏感：与均方误差（MSE）损失相比，L1损失对异常值（outliers）的影响较小，因为它不平方误差。稀疏性：L1损失可以导致模型参数的稀疏性，即许多参数可能会变为零，这在某些情况下有助于特征选择。非光滑：L1损失函数在。