forked from huawei/mindspore2022
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mindspore.nn.Loss
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.. py:class:: mindspore.nn.Loss
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计算loss的平均值。如果每 :math:`n` 次迭代调用一次 `update` 方法，则计算结果为：
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.. math::
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loss = \frac{\sum_{k=1}^{n}loss_k}{n}
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.. py:method:: clear()
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内部评估结果清零。
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.. py:method:: eval()
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计算loss的平均值。
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**返回：**
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Float，loss的平均值。
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**异常：**
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- **RuntimeError** - 样本总数为0。
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.. py:method:: update(*inputs)
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更新内部评估结果。
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**参数：**
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- **inputs** - 输入只包含一个元素，且该元素为loss。loss的维度必须为0或1。
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**异常：**
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- **ValueError** - `inputs` 的长度不为1。
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- **ValueError** - `inputs` 的维度不为0或1。
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