square_error_cost¶

paddle.nn.functional. square_error_cost ( input, label ) [源代码] ¶

该OP用于计算预测值和目标值的方差估计。

对于预测值input和目标值label，公式为：

\[Out = (input-label)^{2}\]

参数¶

input (Tensor) - 预测值，维度为 \([N_1, N_2, ..., N_k, D]\) 的多维Tensor，其中最后一维D是类别数目。数据类型为float32或float64。

label (Tensor) - 目标值，维度为 \([N_1, N_2, ..., N_k, D]\) 的多维Tensor，其中最后一维D是类别数目。数据类型为float32或float64。

返回¶

Tensor, 预测值和目标值的方差

代码示例¶

          import paddle
input = paddle.to_tensor([1.1, 1.9])
label = paddle.to_tensor([1.0, 2.0])
output = paddle.nn.functional.square_error_cost(input, label)
print(output)
# [0.01, 0.01]

         