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mindspore.ops.SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits
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.. py:class:: mindspore.ops.SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits(is_grad=False)
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计算预测值和标签之间的稀疏softmax交叉熵。
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将预测值设置为 `X` ，输入标签设置为 `Y` ，输出设置为 `loss` 。计算公式如下：
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.. math::
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\begin{array}{ll} \\
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p_{ij} = softmax(X_{ij}) = \frac{\exp(x_i)}{\sum_{j = 0}^{N-1}\exp(x_j)} \\
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loss_{ij} = \begin{cases} -ln(p_{ij}), &j = y_i \cr 0, & j \neq y_i \end{cases} \\
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loss = \sum_{ij} loss_{ij}
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\end{array}
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参数：
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- **is_grad** (bool，可选) - 如果为 ``True`` ，则返回计算的梯度。默认值： ``False`` 。
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输入：
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- **logits** (Tensor) - 输入的预测值，其shape为 :math:`(N, C)` 。数据类型必须为float16或float32。
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- **labels** (Tensor) - 输入的标签，其shape为 :math:`(N)` 。数据类型必须为int32或int64。
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输出：
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Tensor，如果 `is_grad` 为 ``False`` ，则输出Tensor是损失值；如果 `is_grad` 为 ``True`` ，则输出Tensor是输入的梯度，其shape与 `logits` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `is_grad` 不是bool。
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- **TypeError** - 如果 `logits` 的数据类型既不是float16也不是float32。
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- **TypeError** - 如果 `labels` 的数据类型既不是int32也不是int64。
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- **ValueError** - 如果 :math:`logits.shape[0] != labels.shape[0]` 。
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