[ torch 参数更多 ]torch.nn.functional.nll_loss

torch.nn.functional.nll_loss

torch.nn.functional.nll_loss(input,
                    target,
                    weight=None,
                    size_average=None,
                    ignore_index=- 100,
                    reduce=None,
                    reduction='mean')

paddle.nn.functional.nll_loss

paddle.nn.functional.nll_loss(input,
                    label,
                    weight=None,
                    ignore_index=-100,
                    reduction='mean',
                    name=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
input input 输入 Tensor。
target label 输入 Tensor 对应的标签值,仅参数名不一致。
size_average - 已弃用，需要转写。
weight weight 手动指定每个类别的权重。
ignore_index ignore_index 指定一个忽略的标签值，此标签值不参与计算。
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.nll_loss(size_average=True)

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.nll_loss(reduction='mean')

size_average 为 False

# PyTorch 写法
torch.nn.functional.nll_loss(size_average=False)

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.nll_loss(reduction='sum')

reduce

reduce 为 True

# PyTorch 写法
torch.nn.functional.nll_loss(reduce=True)

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.nll_loss(reduction='sum')

reduce 为 False

# PyTorch 写法
torch.nn.functional.nll_loss(reduce=False)

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.nll_loss(reduction='none')

reduction

reduction 为'none'

# PyTorch 写法
torch.nn.functional.nll_loss(reduction='none')

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.nll_loss(reduction='none')

reduction 为'mean'

# PyTorch 写法
torch.nn.functional.nll_loss(reduction='mean')

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.nll_loss(reduction='mean')

reduction 为'sum'

# PyTorch 写法
torch.nn.functional.nll_loss(reduction='sum')

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.nll_loss(reduction='sum')