mindspore.nn.WithEvalCell

class mindspore.nn.WithEvalCell(network, loss_fn, add_cast_fp32=False)

封装前向网络和损失函数，返回用于计算评估指标的损失函数值、前向输出和标签。

参数：

• network (Cell) - 前向网络。

• loss_fn (Cell) - 损失函数。

• add_cast_fp32 (bool)：是否将数据类型调整为float32。默认值：False。

输入：

• data （Tensor） - shape为 \((N, \ldots)\) 的Tensor。

• label （Tensor） - shape为 \((N, \ldots)\) 的Tensor。

输出：

Tuple(Tensor)，包括标量损失函数、shape为 \((N, \ldots)\) 的网络输出和shape为 \((N, \ldots)\) 的标签。

异常：

• TypeError - add_cast_fp32 不是bool。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> # Forward network without loss function
>>> net = Net()
>>> loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()
>>> eval_net = nn.WithEvalCell(net, loss_fn)