Python tf.keras.metrics.mean_squared_error用法及代码示例

计算标签和预测之间的均方误差。

用法

tf.keras.metrics.mean_squared_error(
    y_true, y_pred
)

在计算输入之间的平方距离后，返回最后一维的平均值。

loss = mean(square(y_true - y_pred), axis=-1)

单机使用：

y_true = np.random.randint(0, 2, size=(2, 3))
y_pred = np.random.random(size=(2, 3))
loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred)
assert loss.shape == (2,)
assert np.array_equal(
    loss.numpy(), np.mean(np.square(y_true - y_pred), axis=-1))