megengine.functional.nn.l1_loss¶
- l1_loss(pred, label, reduction='mean')[源代码]¶
计算预测值 \(x\) 和标签值 \(y\) 的每个元素之间的平均绝对误差(MAE)。
平均绝对误差可以表示为:
\[\ell(x,y) = mean\left(L \right)\]式中,
\[L = \{l_1,\dots,l_N\}, \quad l_n = \left| x_n - y_n \right|,\]\(x\) 和 \(y\) 是任意形状的张量,各张量包含 \(N\) 个元素。 \(N\) 是批(batch)大小。
- 参数
- 返回类型
- 返回
损失值。
实际案例
import numpy as np import megengine as mge import megengine.functional as F ipt = mge.tensor(np.array([3, 3, 3, 3]).astype(np.float32)) tgt = mge.tensor(np.array([2, 8, 6, 1]).astype(np.float32)) loss = F.nn.l1_loss(ipt, tgt) print(loss.numpy())
输出:
2.75