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PaddlePaddle
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47af5c3c
编写于
11月 26, 2020
作者:
G
Guanghua Yu
提交者:
GitHub
11月 26, 2020
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fix smooth_l1_loss en docs (#29093)
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69510524
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2
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并排
Showing
2 changed file
with
7 addition
and
9 deletion
+7
-9
python/paddle/nn/functional/loss.py
python/paddle/nn/functional/loss.py
+3
-4
python/paddle/nn/layer/loss.py
python/paddle/nn/layer/loss.py
+4
-5
未找到文件。
python/paddle/nn/functional/loss.py
浏览文件 @
47af5c3c
...
...
@@ -469,14 +469,14 @@ def smooth_l1_loss(input, label, reduction='mean', delta=1.0, name=None):
.. math::
loss(x,y)
=
\\frac{1}{n}\\sum_{i}z_i
loss(x,y)
=
\\frac{1}{n}\\sum_{i}z_i
where z_i is given by:
.. math::
\\mathop{z_i}
=
\\left\\{\\begin{array}{rcl}
\\mathop{z_i}
=
\\left\\{\\begin{array}{rcl}
0.5(x_i - y_i)^2 & & {if |x_i - y_i| < delta} \\\\
delta * |x_i - y_i| - 0.5 * delta^2 & & {otherwise}
\\end{array} \\right.
...
...
@@ -511,13 +511,12 @@ def smooth_l1_loss(input, label, reduction='mean', delta=1.0, name=None):
import paddle
import numpy as np
paddle.disable_static()
input_data = np.random.rand(3,3).astype("float32")
label_data = np.random.rand(3,3).astype("float32")
input = paddle.to_tensor(input_data)
label = paddle.to_tensor(label_data)
output = paddle.nn.functioanl.smooth_l1_loss(input, label)
print(output
.numpy()
)
print(output)
"""
fluid
.
data_feeder
.
check_variable_and_dtype
(
input
,
'input'
,
[
'float32'
,
'float64'
],
'smooth_l1_loss'
)
...
...
python/paddle/nn/layer/loss.py
浏览文件 @
47af5c3c
...
...
@@ -971,13 +971,13 @@ class SmoothL1Loss(fluid.dygraph.Layer):
.. math::
loss(x,y)
=
\\frac{1}{n}\\sum_{i}z_i
loss(x,y)
=
\\frac{1}{n}\\sum_{i}z_i
where z_i is given by:
.. math::
\\mathop{z_i}
=
\\left\\{\\begin{array}{rcl}
\\mathop{z_i}
=
\\left\\{\\begin{array}{rcl}
0.5(x_i - y_i)^2 & & {if |x_i - y_i| < delta} \\\\
delta * |x_i - y_i| - 0.5 * delta^2 & & {otherwise}
\\end{array} \\right.
...
...
@@ -1004,7 +1004,7 @@ class SmoothL1Loss(fluid.dygraph.Layer):
is the same as the shape of input.
Returns:
The tensor
variable
storing the smooth_l1_loss of input and label.
The tensor storing the smooth_l1_loss of input and label.
Return type: Tensor.
...
...
@@ -1013,14 +1013,13 @@ class SmoothL1Loss(fluid.dygraph.Layer):
import paddle
import numpy as np
paddle.disable_static()
input_data = np.random.rand(3,3).astype("float32")
label_data = np.random.rand(3,3).astype("float32")
input = paddle.to_tensor(input_data)
label = paddle.to_tensor(label_data)
loss = paddle.nn.SmoothL1Loss()
output = loss(input, label)
print(output
.numpy()
)
print(output)
"""
def
__init__
(
self
,
reduction
=
'mean'
,
delta
=
1.0
,
name
=
None
):
...
...
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