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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

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- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

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mindspore.nn.PSNR

class mindspore.nn.PSNR(max_val=1.0)

Returns Peak Signal-to-Noise Ratio of two image batches.

It produces a PSNR value for each image in batch. Assume inputs are $I$ and $K$, both with shape $h\ast w$. $MAX$ represents the dynamic range of pixel values.

$$\begin{array}{rl}MSE& =\frac{1}{hw}\sum _{i=0}^{h-1}\sum _{j=0}^{w-1}[I(i,j)-K(i,j){]}^2\\ PSNR& =10\ast lo{g}_{10}(\frac{MA{X}^2}{MSE})\end{array}$$

Parameters

max_val (Union[int, float]) – The dynamic range of the pixel values (255 for 8-bit grayscale images). The value must be greater than 0. Default: 1.0.

Inputs:

• img1 (Tensor) - The first image batch with format ‘NCHW’. It must be the same shape and dtype as img2.

• img2 (Tensor) - The second image batch with format ‘NCHW’. It must be the same shape and dtype as img1.

Outputs:

Tensor, with dtype mindspore.float32. It is a 1-D tensor with shape N, where N is the batch num of img1.

Raises

• TypeError – If max_val is neither int nor float.

• ValueError – If max_val is less than or equal to 0.

• ValueError – If length of shape of img1 or img2 is not equal to 4.

Supported Platforms:

Ascend GPU CPU

Examples

>>> net = nn.PSNR()
>>> img1 = Tensor([[[[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]]])
>>> img2 = Tensor([[[[3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6]]]])
>>> output = net(img1, img2)
>>> print(output)
[-6.0206]