torch.nn.functional.multi_margin_loss#
- torch.nn.functional.multi_margin_loss(input, target, p=1, margin=1.0, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')[源代码]#
计算多分类间隔损失（multi margin loss），支持可选的权重。
详情请参阅
MultiMarginLoss。- 参数:
input (Tensor) – 预测值。
target (Tensor) – 真值。
p (int, 可选) – 默认值为 1。仅支持 1 和 2。
margin (float, 可选) – 多分类间隔损失的间隔。默认值为 1。
weight (Tensor, 可选) – 每个样本的权重。默认值：None。
size_average (bool, optional) – 已弃用（请参阅
reduction）。reduce (bool, optional) – 已弃用（请参阅
reduction）。reduction (str, optional) – 指定应用于输出的约简：‘none’ | ‘mean’ | ‘sum’。‘mean’：取输出的平均值。‘sum’：将输出相加。‘none’：不应用任何约简。默认为 ‘mean’。
- 返回:
多分类间隔损失（可选加权）。
- 返回类型:
