mindspore.ops.NLLLoss ====================== .. py:class:: mindspore.ops.NLLLoss(reduction="mean") 获取预测值和目标值之间的负对数似然损失。 reduction为'none'时,负对数似然损失如下: .. math:: \ell(x, t)=L=\left\{l_{1}, \ldots, l_{N}\right\}^{\top}, \quad l_{n}=-w_{t_{n}} x_{n, t_{n}}, \quad w_{c}=\text { weight }[c] \cdot 1 其中, :math:`x` 表示预测值, :math:`t` 表示目标值, :math:`w` 表示权重,N表示batch size, :math:`c` 限定范围为[0, C-1],表示类索引,其中 :math:`C` 表示类的数量。 reduction不为'none'(默认为'mean'),则 .. math:: \ell(x, t)=L=\left\{\begin{array}{ll} \sum_{n=1}^{N} \frac{1}{\sum_{n=1}^{N} w_{t n}} l_{n}, & \text { if reduction }=\text { 'mean'; } \\ \sum_{n=1}^{N} l_{n}, & \text { if reduction }=\text { 'sum' } \end{array}\right. **参数:** - **reduction** (str) - 指定应用于输出结果的计算方式,比如'none'、'mean','sum',默认值:"mean"。 **输入:** - **logits** (Tensor) - 输入预测值,shape为 :math:`(N, C)` 。数据类型仅支持float32或float16。 - **labels** (Tensor) - 输入目标值,shape为 :math:`(N,)` 。数据类型仅支持int32。 - **weight** (Tensor) - 指定各类别的权重,shape为 :math:`(C,)` ,数据类型仅支持float32或float16。 **输出:** 由 `loss` 和 `total_weight` 组成的2个Tensor的tuple。 - **loss** (Tensor) - 当 `reduction` 为'none'且 `logits` 为2维Tensor时, `loss` 的shape为 :math:`(N,)` 。否则, `loss` 为scalar。数据类型与 `logits` 相同。 - **total_weight** (Tensor) - `total_weight` 是scalar,数据类型与 `weight` 相同。 **异常:** - **TypeError** - `logits` 或 `weight` 的数据类型既不是float16也不是float32, `labels` 不是int32。 - **ValueError** - `logits` 不是一维或二维Tensor, `labels` 和 `weight` 不是一维Tensor。 `logits` 是二维Tensor时, `logits` 的第一个维度不等于 `labels` , `logits` 的第二个维度不等于 `weight` 。 `logits` 是一维Tensor时, `logits` 、 `labels` 和 `weight` 的维度应该相同。