mindflow.loss.WaveletTransformLoss

class mindflow.loss.WaveletTransformLoss(wave_level=2, regroup=False)

多级小波变换损失。

参数：

• wave_level (int) - 小波变换级数，应为正整数。默认值： 2。

• regroup (bool) - 小波变换损失的regroup误差组合形式。默认值： False。

输入：

• input - 张量构成的tuple。Tensor的shape为 \((B*H*W/(P*P), P*P*C)\) ，其中B表示批次大小。H、W分别表示图像的高度和宽度。P表示补丁大小。C表示特征通道。

输出：

Tensor。小波变换损失函数输出。

异常：

• TypeError - 如果 wave_level 不是int。

• TypeError - 如果 regroup bool。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindflow.loss import WaveletTransformLoss
>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor
>>> net = WaveletTransformLoss(wave_level=2)
>>> input1 = Tensor(np.ones((32, 288, 768)), mstype.float32)
>>> input2 = Tensor(np.ones((32, 288, 768)), mstype.float32)
>>> output = net((input1, input2))
>>> print(output)
2.0794415