[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')