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- 界面错误，无法指导操作。

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mindspore.nn.MarginRankingLoss

class mindspore.nn.MarginRankingLoss(margin=0.0, reduction='mean')[源代码]

排序损失函数，用于创建一个衡量给定损失的标准。

给定两个Tensor $i n p u t 1$ 和 $i n p u t 2$ ，以及一个Tensor标签 $t a r g e t$ ，值为1或-1，公式如下：

loss (i n p u t 1, i n p u t 2, t a r g e t) = max (0, - t a r g e t * (i n p u t 1 - i n p u t 2) + margin)

参数：

margin (float, 可选) - 指定运算的调节因子。默认值： 0.0 。
reduction (str，可选) - 指定应用于输出结果的规约计算方式，可选 'none' 、 'mean' 、 'sum' ，默认值： 'mean' 。
- 'none'：不应用规约方法。
- 'mean'：计算输出元素的平均值。
- 'sum'：计算输出元素的总和。

输入：

input1 (Tensor) - 输入Tensor，shape $(N, *)$ ，其中 $*$ 代表任意数量的附加维度。
input2 (Tensor) - 输入Tensor，shape $(N, *)$ 。shape和数据类型与 input1 相同。
target (Tensor) - 输入值为1或-1。假设 input1 的shape是 $(x_{1}, x_{2}, x_{3}, . . ., x_{R})$ ，那么 target 的shape必须是 $(x_{1}, x_{2}, x_{3}, . . ., x_{R})$ 。

输出：

Tensor或Scalar，如果 reduction 为 'none' ，其shape与 input1 相同。否则，将返回为Scalar。

异常：

TypeError - margin 不是float。
TypeError - input1 ，input2 和 target 不是Tensor。
TypeError - input1 和 input2 类型不一致。
TypeError - input1 和 target 类型不一致。
ValueError - input1 和 input2 shape不一致。
ValueError - input1 和 target shape不一致。
ValueError - reduction 不为 'none' ， 'mean' 或 'sum' 。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> from mindspore import Tensor, nn, ops
>>> import numpy as np
>>> loss1 = nn.MarginRankingLoss(reduction='none')
>>> loss2 = nn.MarginRankingLoss(reduction='mean')
>>> loss3 = nn.MarginRankingLoss(reduction='sum')
>>> sign = ops.Sign()
>>> input1 = Tensor(np.array([0.3864, -2.4093, -1.4076]), ms.float32)
>>> input2 = Tensor(np.array([-0.6012, -1.6681, 1.2928]), ms.float32)
>>> target = sign(Tensor(np.array([-2, -2, 3]), ms.float32))
>>> output1 = loss1(input1, input2, target)
>>> print(output1)
[0.98759997 0.         2.7003999 ]
>>> output2 = loss2(input1, input2, target)
>>> print(output2)
1.2293333
>>> output3 = loss3(input1, input2, target)
>>> print(output3)
3.6879997