mindspore.ops.MultiMarginLoss
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.. py:class:: mindspore.ops.MultiMarginLoss(p=1, margin=1.0, reduction="mean")

    创建一个损失函数，用于优化输入和输出之间的多分类合页损失。

    .. warning::
        这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

    更多参考详见 :func:`mindspore.ops.multi_margin_loss`。

    参数：
        - **p** (int, 可选) - 对偶距离的范数度。必须为1或2。默认值： ``1`` 。
        - **margin** (int, 可选) - 改变对偶距离的参数。默认值： ``1.0`` 。
        - **reduction** (str, 可选) - 对输出应用特定的规约方法：可选 ``"none"`` 、 ``"mean"`` 、 ``"sum"`` 。默认值： ``"mean"`` 。

          - ``"none"``：不应用规约方法。
          - ``"mean"``：输出的值总和除以输出的元素个数。
          - ``"sum"``：输出的总和。
    输入：
        - **inputs** (Tensor) - 输入，shape为 :math:`(N, C)`。数据类型只支持float32、float16或float64。
        - **target** (Tensor) - 真实标签，shape为 :math:`(N,)`。数据类型只支持int64。值应为非负值，且小于C。
        - **weight** (Tensor) - 每个类别的缩放权重，shape为 :math:`(C,)`。数据类型只支持float32、float16或float64。

    输出：
        Tensor，当 `reduction` 为"none"时，shape为 :math:`(N,)`。否则，为标量。类型与 `inputs` 相同。