L1Loss 参数 形状 代码示例 L1Loss class paddle.nn.loss.L1Loss ( reduction\=’mean’, name\=None ) 该接口用于创建一个L1Loss的可调用类，L1Loss计算输入input和标签label间的 L1 loss 损失。 该损失函数的数学计算公式如下： 当 reduc...

l1_loss 参数 返回 代码示例 l1_loss paddle.nn.functional.l1_loss ( input, label, reduction\=’mean’, name\=None ) [源代码] 该接口计算输入 input 和标签 label 间的 L1 loss 损失。 该损失函数的数学计算公式如下： 当...

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argmax 参数 返回 示例代码 使用本API的教程文档 argmax paddle. argmax ( x, axis=None, keepdim=False, dtype=’int64’, name=None ) [源代码] 该OP沿 axis 计算输入 x 的最大元素的索引。 参数 x （Tensor） - 输入的...

LoDTensor LoDTensor class paddle.fluid. LoDTensor LoDTensor是一个具有LoD（Level of Details）信息的张量（Tensor），可用于表示变长序列，详见 LoDTensor 。 LoDTensor可以通过 np.array(lod_tensor) 方法转换为nump...

LoDTensor LoDTensor class paddle.fluid.LoDTensor LoDTensor是一个具有LoD（Level of Details）信息的张量（Tensor），可用于表示变长序列，详见 cn_user_guide_lod_tensor 。 LoDTensor可以通过 np.array(lod_tensor) ...

sum sum paddle.sum ( x, axis\=None, dtype\=None, keepdim\=False, name\=None ) [源代码] 该OP是对指定维度上的Tensor元素进行求和运算，并输出相应的计算结果。 参数： x （Tensor）- 输入变量为多维Tensor，支持数据类型为float32，fl...