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mindspore.nn.SmoothL1Loss
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.. py:class:: mindspore.nn.SmoothL1Loss(beta=1.0)
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创建一个标准来计算loss函数，如果输入的绝对误差小于 `beta` 则用平方项，否则用绝对误差项。
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SmoothL1Loss可以看成 :class:`mindspore.nn.L1Loss` 的修改版本，也可以看成 :class:`mindspore.nn.L1Loss` 和 :class:`mindspore.ops.L2Loss` 的组合。 :class:`mindspore.nn.L1Loss` 计算两个输入Tensor之间的绝对误差，而 :class:`mindspore.ops.L2Loss` 计算两个输入Tensor之间的平方误差。 :class:`mindspore.ops.L2Loss` 通常更快收敛，但对离群值的鲁棒性较差。
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给定两个输入 :math:`x,\ y`，长度为 :math:`N`， unreduced SmoothL1Loss定义如下：
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.. math::
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L_{i} =
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\begin{cases}
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\frac{0.5 (x_i - y_i)^{2}}{\text{beta}}, & \text{if } |x_i - y_i| < \text{beta} \\
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|x_i - y_i| - 0.5 \text{beta}, & \text{otherwise.}
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\end{cases}
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其中， :math:`\text{beta}` 控制loss函数从二次变为线性。 默认值为1.0。 :math:`N` 为batch size。该函数返回一个unreduced loss Tensor。
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**参数：**
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**beta** (float) - 用于控制loss函数从二次变为线性的参数。默认值：1.0。
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**输入：**
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- **logits** (Tensor) - 预测值，shape为 :math:`(N, *)` 的Tensor，其中 :math:`*` 表示任意的附加维度数。数据类型必须为float16或float32。
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- **labels** (Tensor) - 目标值，shape为 :math:`(N, *)` 的Tensor，数据类型和shape与 `logits` 相同。
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**输出：**
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Tensor，shape和数据类型与 `logits` 相同。
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**异常：**
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- **TypeError** - `beta` 不是float。
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- **TypeError** - `logits` 或 `labels` 的数据类型既不是float16，也不是float32。
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- **ValueError** - `beta` 小于或等于0。
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- **ValueError** - `logits` 的shape与 `labels` 不同。
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**支持平台：**
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``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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**样例：**
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>>> loss = nn.SmoothL1Loss()
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>>> logits = Tensor(np.array([1, 2, 3]), mindspore.float32)
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>>> labels = Tensor(np.array([1, 2, 2]), mindspore.float32)
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>>> output = loss(logits, labels)
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>>> print(output)
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[0. 0. 0.5]
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