[torch 参数更多] torch.nn.functional.l1_loss¶
torch.nn.functional.l1_loss¶
torch.nn.functional.l1_loss(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')
paddle.nn.functional.l1_loss¶
paddle.nn.functional.l1_loss(input, label, reduction='mean', name=None)
Pytorch 相比 Paddle 支持更多其他参数,具体如下:
参数映射¶
| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 | | ————- | ———— | —————————————————— | | input | input | 表示输入的 Tensor。 | target | label | 标签,和 input 具有相同的维度,仅参数名不一致。 | | size_average | - | 已废弃,和 reduce 组合决定损失计算方式。Paddle 无此参数,需要转写。 | | reduce | - | 已废弃,和 size_average 组合决定损失计算方式。Paddle 无此参数,需要转写。 | | reduction | reduction | 输出结果的计算方式 |
转写示例¶
size_average:是否对损失进行平均或求和¶
# Pytorch 写法 (size_average 为‘True’时)
torch.nn.functional.l1_loss(a, target, size_average=True)
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.l1_loss(logit=a, label=target,
reduction='mean')
# Pytorch 写法 (size_average 为‘False’时)
torch.nn.functional.l1_loss(a, target, size_average=False)
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.l1_loss(logit=a, label=target,
reduction='sum')
reduce:是否对损失进行平均或求和¶
# Pytorch 写法 (reduce 为‘True’时)
torch.nn.functional.l1_loss(a, target, reduce=True)
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.l1_loss(logit=a, label=target,
reduction='mean')
# Pytorch 写法 (reduce 为‘False’时)
torch.nn.functional.l1_loss(a, target, reduce=False)
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.l1_loss(logit=a, label=target,
reduction='sum')
reduction:输出结果的计算方式¶
# Pytorch 写法 (reduction 为‘none’时)
torch.nn.functional.l1_loss(a, target, reduction='none')
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.l1_loss(logit=a, label=target,
reduction='none')
# Pytorch 写法 (reduction 为‘mean’时)
torch.nn.functional.l1_loss(a, target, reduction='mean')
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.l1_loss(logit=a, label=target,
reduction='mean')
# Pytorch 写法 (reduction 为‘sum’时)
torch.nn.functional.l1_loss(a, target, reduction='sum')
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.l1_loss(logit=a, label=target,
reduction='sum')