nll_loss¶

paddle.nn.functional. nll_loss ( input, label, weight=None, ignore_index=- 100, reduction='mean', name=None ) [源代码] ¶

该接口返回 negative log likelihood 。可在 NLLLoss 查看详情。

参数¶

input (Tensor): - 输入 Tensor, 其形状为 \([N, C]\) , 其中 C 为类别数。但是对于多维度的情形下，它的形状为 \([N, C, d_1, d_2, ..., d_K]\) 。数据类型为float32或float64。

label (Tensor): - 输入x对应的标签值。其形状为 \([N,]\) 或者 \([N, d_1, d_2, ..., d_K]\), 数据类型为int64。

weight (Tensor, 可选): - 手动指定每个类别的权重。其默认为 None 。如果提供该参数的话，长度必须为 num_classes 。数据类型为float32或float64。

ignore_index (int64, 可选): - 指定一个忽略的标签值，此标签值不参与计算。默认值为-100。数据类型为int64。

reduction (str, 可选): - 指定应用于输出结果的计算方式，可选值有: none, mean, sum 。默认为 mean ，计算 mini-batch loss均值。设置为 sum 时，计算 mini-batch loss的总和。设置为 none 时，则返回loss Tensor。数据类型为string。

name (str, 可选） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 Name 。

返回¶

Tensor ，返回存储表示 negative log likelihood loss 的损失值。

代码示例¶

import paddle
from paddle.nn.functional import nll_loss
log_softmax = paddle.nn.LogSoftmax(axis=1)

input = paddle.to_tensor([[0.88103855, 0.9908683 , 0.6226845 ],
          [0.53331435, 0.07999352, 0.8549948 ],
          [0.25879037, 0.39530203, 0.698465  ],
          [0.73427284, 0.63575995, 0.18827209],
          [0.05689114, 0.0862954 , 0.6325046 ]], "float32")
log_out = log_softmax(input)
label = paddle.to_tensor([0, 2, 1, 1, 0], "int64")
result = nll_loss(log_out, label)
print(result) # Tensor(shape=[1], dtype=float32, place=CPUPlace, stop_gradient=True, [1.07202101])

PaddlePaddle

paddle.nn / functional / nll_loss

nll_loss¶

参数¶

返回¶

代码示例¶

PaddlePaddle

paddle

paddle.amp

paddle.callbacks

paddle.compat

paddle.distributed

paddle.distribution

paddle.fluid

paddle.io

paddle.jit

paddle.metric

paddle.nn

paddle.onnx

paddle.optimizer

paddle.regularizer

paddle.static

paddle.sysconfig

paddle.text

paddle.utils

paddle.vision

paddle.nn / functional / nll_loss

nll_loss¶

参数¶

返回¶

代码示例¶