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mindspore.nn.LossBase
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.. py:class:: mindspore.nn.LossBase(reduction='mean')
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损失函数的基类。
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自定义损失函数时应重写 `construct` ，并使用方法 `self.get_loss` 将 `reduction` 应用于loss计算。
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参数：
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- **reduction** (str，可选) - 指定应用于输出结果的归约计算方式，可选 ``'none'`` 、 ``'mean'`` 、 ``'sum'`` ，默认值： ``'mean'`` 。
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- ``"none"``：不应用归约方法。
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- ``"mean"``：计算输出元素的（加权）平均值。
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- ``"sum"``：计算输出元素的总和。
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异常：
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- **ValueError** - `reduction` 不为 ``'none'`` 、 ``'mean'`` 或 ``'sum'`` 。
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.. py:method:: get_axis(x)
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获取输入的轴范围。
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参数：
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- **x** (Tensor) - 任何shape的Tensor。
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.. py:method:: get_loss(x, weights=1.0)
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计算加权损失。
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参数：
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- **x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, *)` 的输入Tensor，其中 :math:`*` 表示任意数量的附加维度。
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- **weights** (Union[float, Tensor], 可选) - 权重。当 `weights` 为Tensor时，其rank必须为0或与输入相同，并且必须可广播到输入（即，所有维度必须为 `1` ，或与相应输入的维度相同）。默认值： ``1.0``。
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返回：
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返回加权损失。
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