[ torch 参数更多 ]torch.nn.SmoothL1Loss

torch.nn.SmoothL1Loss

torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=None,
                      reduce=None,
                      reduction='mean',
                      beta=1.0)

paddle.nn.SmoothL1Loss

paddle.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean',
                       delta=1.0,
                       is_huber=True,
                       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
size_average - PyTorch 已弃用， Paddle 无此参数，需要转写。
reduce - PyTorch 已弃用， Paddle 无此参数，需要转写。
reduction reduction 表示应用于输出结果的计算方式。
beta delta SmoothL1Loss 损失的阈值参数，beta 不为 1.0 时 Paddle 不支持，暂无转写方式。
- is_huber 控制 huber_loss 与 smooth_l1_loss 的开关，Paddle 需设置为 False 。

转写示例

size_average/reduce：对应到 reduction 为 sum

# PyTorch 写法
torch.nn.SmoothL1Loss(beta=1.0, size_average=False, reduce=True)
torch.nn.SmoothL1Loss(beta=1.0, size_average=False)

# Paddle 写法
paddle.nn.SmoothL1Loss(reduction='sum', is_huber=False)

size_average/reduce：对应到 reduction 为 mean

# PyTorch 写法
torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=True, reduce=True)
torch.nn.SmoothL1Loss(reduce=True)
torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=True)
torch.nn.SmoothL1Loss()

# Paddle 写法
paddle.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean',is_huber=False)

size_average/reduce：对应到 reduction 为 none

# PyTorch 写法
torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=True, reduce=False)
torch.nn.SmoothL1Loss(size_average=False, reduce=False)
torch.nn.SmoothL1Loss(reduce=False)

# Paddle 写法
paddle.nn.SmoothL1Loss(reduction='none',is_huber=False)