如何计算Pytorch中的平均相对绝对误差

在PyTorch中计算平均相对绝对误差（Mean Absolute Percentage Error，简称MAPE）可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库：

import torch

1. 定义真实值和预测值：

y_true = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = torch.tensor([1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6])

1. 计算绝对误差（Absolute Error）：

absolute_error = torch.abs(y_true - y_pred)

1. 计算相对误差（Relative Error）：

relative_error = absolute_error / y_true

1. 计算平均相对绝对误差（Mean Absolute Percentage Error）：

mape = torch.mean(relative_error) * 100

最后，打印出计算得到的平均相对绝对误差：

print("MAPE:", mape.item(), "%")

这样就可以得到PyTorch中的平均相对绝对误差的计算结果。

关于PyTorch的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的PyTorch产品介绍页面：PyTorch产品介绍