Pytorch 计算rmse时Pytork掩码缺少值

我试图计算两个火炬张量的rmse误差。我想忽略/屏蔽标签为0（缺少值）的行。我如何修改此行以考虑该限制

torch.sqrt(((preds.detach() - labels) ** 2).mean()).item()

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提前感谢。

这可以通过定义一个自定义MSE损失函数*来解决，该函数可以从输入张量和目标张量中屏蔽缺失的值0：

def mse_loss_with_nans(input, target):

    # Missing data are nan's
    # mask = torch.isnan(target)

    # Missing data are 0's
    mask = target == 0

    out = (input[~mask]-target[~mask])**2
    loss = out.mean()

    return loss

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（*）从优化的角度来看，计算MSE相当于RMSE，其优点是计算速度更快。

preds的形状是什么？

preds的形状是什么？它的形状是（batch_size=32，timestamp=12，nodes=207，features=2）使用
打印（preds.shape）
并粘贴在这里。我忘记了批数。torch.size([10, 32, 12, 207, 2])