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mindspore.nn.MAE
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.. py:class:: mindspore.nn.MAE
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计算平均绝对误差MAE（Mean Absolute Error）。
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计算输入 :math:`x` 和目标 :math:`y` 各元素之间的平均绝对误差。
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.. math::
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\text{MAE} = \frac{\sum_{i=1}^n \|{y\_pred}_i - y_i\|}{n}
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这里， :math:`n` 是batch size。
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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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计算平均绝对差（MAE）。
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**返回：**
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numpy.float64，计算的MAE的结果。
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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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使用预测值 :math:`y_{pred}` 和真实值 :math:`y` 更新局部变量。
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**参数：**
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- **inputs** - 输入 `y_pred` 和 `y` 来计算MAE，其中 `y_pred` 和 `y` 的shape都是N-D，它们的shape相同。
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**异常：**
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- **ValueError** - `inputs` 的数量不等于2。
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