[ torch 参数更多 ]torch.nn.CosineEmbeddingLoss
torch.nn.CosineEmbeddingLoss
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0.0, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')
paddle.nn.CosineEmbeddingLoss
paddle.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=0, 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 |
|---|---|---|
| margin | margin | 可以设置的范围为[-1, 1]。 |
| size_average | - | 已废弃，和 reduce 组合决定损失计算方式。 需要转写。 |
| reduce | - | 已废弃，和 size_average 组合决定损失计算方式。需要转写。 |
| reduction | reduction | 指定应用于输出结果的计算方式。 |
转写示例
size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum
# PyTorch 写法
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, size_average=False, reduce=True)
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, size_average=False)
# Paddle 写法
paddle.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, reduction='sum')
size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean
# PyTorch 写法
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, size_average=True, reduce=True)
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, reduce=True)
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, size_average=True)
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m)
# Paddle 写法
paddle.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, reduction='mean')
size_average/reduce：对应到 reduction 为 none
# PyTorch 写法
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, size_average=True, reduce=False)
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, size_average=False, reduce=False)
torch.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, reduce=False)
# Paddle 写法
paddle.nn.CosineEmbeddingLoss(margin=m, reduction='none')