在PyTorch的nn.MSELoss（均方误差损失）中，reduction参数决定了损失的计算方式，特别是当输入包含多个元素（例如，在批量处理或处理多维输出时）时如何聚合这些元素的损失。

reduction参数可以取以下三个值之一：

1. 'mean'：计算所有元素的均方误差，并返回这个单一的标量值。这是最常见的设置，因为它给出了整个批次或整个输出的平均损失。

2. 'sum'：计算所有元素的均方误差，并返回这些误差的总和。这会给出一个比平均值更大的数值，但它仍然是一个单一的标量值。

3. 'none'：对每个元素分别计算均方误差，并返回一个与输入形状相同的张量。这意味着如果你有一个形状为(batch_size, num_outputs)的输出，并且使用了reduction='none'，那么你将得到一个形状也为(batch_size, num_outputs)的损失张量，其中每个元素都是对应输出元素的均方误差。

当你设置reduction='none'时，你可能需要手动对损失进行聚合（例如，通过取平均值或求和）来得到一个单一的损失值，这取决于你的具体需求。这在某些高级应用中可能是有用的，例如当你想要对损失的不同部分进行不同的处理时。然而，在大多数情况下，简单地使用reduction='mean'或reduction='sum'就足够了。