[ torch 参数更多 ]torch.nn.functional.triplet_margin_loss
torch.nn.functional.triplet_margin_loss
torch.nn.functional.triplet_margin_loss(anchor,
positive,
negative,
margin=1.0,
p=2,
eps=1e-06,
swap=False,
size_average=None,
reduce=None,
reduction='mean')
paddle.nn.functional.triplet_margin_loss
paddle.nn.functional.triplet_margin_loss(input,
positive,
negative,
margin: float = 1.0,
p: float = 2.0,
epsilon: float = 1e-6,
swap: bool = False,
reduction: str = 'mean',
name: str = None)
其中 PyTorch 相⽐ Paddle ⽀持更多其他参数,具体如下:
参数映射
| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 |
|---|---|---|
| anchor | input | 输入 Tensor,仅参数名不一致。 |
| positive | positive | 输入正样本。 |
| negative | negative | 输入负样本。 |
| margin | margin | 手动指定间距。 |
| p | p | 指定范数。 |
| eps | epsilon | 防止除数为零的常数。 |
| swap | swap | 是否进行交换。 |
| size_average | - | 已弃用。 需要转写。 |
| reduce | - | 已弃用。需要转写。 |
| reduction | reduction | 表示应用于输出结果的规约方式,可选值有:'none', 'mean', 'sum'。 |
转写示例
size_average
size_average 为 True
# PyTorch 写法
torch.nn.functional.triplet_margin_loss(size_average=True)
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.triplet_margin_loss(reduction='mean')
size_average 为 False
# PyTorch 写法
torch.nn.functional.triplet_margin_loss(size_average=False)
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.triplet_margin_loss(reduction='sum')
reduce
reduce 为 True
# PyTorch 写法
torch.nn.functional.triplet_margin_loss(reduce=True)
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.triplet_margin_loss(reduction='sum')
reduce 为 False
# PyTorch 写法
torch.nn.functional.triplet_margin_loss(reduce=False)
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.triplet_margin_loss(reduction='none')
reduction
reduction 为'none'
# PyTorch 写法
torch.nn.functional.triplet_margin_loss(reduction='none')
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.triplet_margin_loss(reduction='none')
reduction 为'mean'
# PyTorch 写法
torch.nn.functional.triplet_margin_loss(reduction='mean')
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.triplet_margin_loss(reduction='mean')
reduction 为'sum'
# PyTorch 写法
torch.nn.functional.triplet_margin_loss(reduction='sum')
# Paddle 写法
paddle.nn.functional.triplet_margin_loss(reduction='sum')
