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

torch.nn.functional.poisson_nll_loss

torch.nn.functional.poisson_nll_loss(input, target, log_input=True, full=False, size_average=None, eps=1e-08, reduce=None, reduction='mean')

paddle.nn.functional.poisson_nll_loss

paddle.nn.functional.poisson_nll_loss(input, label, log_input=True, full=False, epsilon=1e-8, 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 标签 Tensor，仅参数名不一致。
log_input log_input 输入是否为对数函数映射后结果。
full full 是否在损失计算中包括 Stirling 近似项。
size_average - PyTorch 已弃用， Paddle 无此参数，需要转写。
eps epsilon 在 log_input 为 True 时使用的常数小量，仅参数名不一致。
reduce - PyTorch 已弃用， Paddle 无此参数，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

size_average 为 True

# PyTorch 写法
torch.nn.functional.poisson_nll_loss(size_average=True)

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.poisson\_nll\_loss(reduction='mean')

size_average 为 False

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

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.poisson\_nll\_loss(reduction='sum')

reduce

reduce 为 True

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

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.poisson\_nll\_loss(reduction='sum')

reduce 为 False

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

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.poisson\_nll\_loss(reduction='none')

reduction

reduction 为'none'

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

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.poisson\_nll\_loss(reduction='none')

reduction 为'mean'

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

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.poisson\_nll\_loss(reduction='mean')

reduction 为'sum'

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

# Paddle 写法
paddle.nn.functional.poisson\_nll\_loss(reduction='sum')