mindspore.nn.WithEvalCell ========================= .. py: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 :math:`(N, \ldots)` 的Tensor。 - **label** (Tensor) - shape为 :math:`(N, \ldots)` 的Tensor。 输出: Tuple(Tensor),包括标量损失函数、shape为 :math:`(N, \ldots)` 的网络输出和shape为 :math:`(N, \ldots)` 的标签。 异常: - **TypeError** - `add_cast_fp32` 不是bool。