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mindspore.nn.MAELoss

class mindspore.nn.MAELoss(reduction='mean')

衡量 $x$ 和 $y$ 之间的平均绝对误差。其中 $x$ 是输入 logits ，$y$ 是标签 labels 。

简单来说，假设 $x$ 和 $y$ 是两个长度为 $N$ 的1D Tensor。未归约前的（参数 reduction 是 'none'）损失为：

$$\ell (x,y)=L=\{l_1,\dots ,l_N{\}}^{\mathrm{\top }},\text{with }{l}_n=|x_n-y_n|$$

N 是批次（batch）个数。

如果 reduction 不是 'none'，则：

$$\begin{array}{r}\ell (x,y)=\{\begin{array}{ll}\mathrm{mean}(L),& \text{if reduction}=\text{'mean';}\\ \mathrm{sum}(L),& \text{if reduction}=\text{'sum'.}\end{array}\end{array}$$

参数：

• reduction (str, 可选) - 对输出使用归约算法： 'none' 、 'mean' 、 'sum' 。 默认值：'mean' 。

  • 'none': 不使用规约算法。

  • 'mean': 计算输出的平均值。

  • 'sum': 计算输出中所有元素的和。

输入：

• logits (Tensor) - Tensor的shape是 $(M,\ast )$，其中， $\ast$ 的含义是任意额外的维度。

• labels (Tensor) - Tensor的shape是 $(N,\ast )$，通常和 logits 的shape相同。然而，当 logits 和 labels 的shape不同时，它们需要支持广播。

输出：

Tensor，加权损失，dtype是float，如果 reduction 是 'mean' 或 'sum'，shape则为0，否则当 reduction 是 'none' 时，shape是广播之后的shape。

异常：

• ValueError - 如果 reduction 不是 'none'， 'mean'， 'sum' 中的一个。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, nn
>>> import numpy as np
>>> # Case 1: logits.shape = labels.shape = (3,)
>>> loss = nn.MAELoss()
>>> logits = Tensor(np.array([1, 2, 3]), mindspore.float32)
>>> labels = Tensor(np.array([1, 2, 2]), mindspore.float32)
>>> output = loss(logits, labels)
>>> print(output)
0.33333334
>>> # Case 2: logits.shape = (3,), labels.shape = (2, 3)
>>> loss = nn.MAELoss(reduction='none')
>>> logits = Tensor(np.array([1, 2, 3]), mindspore.float32)
>>> labels = Tensor(np.array([[1, 1, 1], [1, 2, 2]]), mindspore.float32)
>>> output = loss(logits, labels)
>>> print(output)
[[0. 1. 2.]
 [0. 0. 1.]]