mindspore.nn.Loss ================= .. py:class:: mindspore.nn.Loss 计算loss的平均值。如果每 :math:`n` 次迭代调用一次 `update` 方法,则计算结果为: .. math:: loss = \frac{\sum_{k=1}^{n}loss_k}{n} .. py:method:: clear() 内部评估结果清零。 .. py:method:: eval() 计算loss的平均值。 **返回:** Float,loss的平均值。 **异常:** - **RuntimeError** - 样本总数为0。 .. py:method:: update(*inputs) 更新内部评估结果。 **参数:** - **inputs** - 输入只包含一个元素,且该元素为loss。loss的维度必须为0或1。 **异常:** - **ValueError** - `inputs` 的长度不为1。 - **ValueError** - `inputs` 的维度不为0或1。