SoftmaxCrossEntropyLoss

功能

计算Softmax交叉熵损失。

输入

三个输入：

scores：tensor，shape=[batch_size, class_size]或[batch_size, class_size, D1, D2 , ..., Dk]（其中K是维数），数据类型：float16、float。

labels：tensor，shape=[batch_size]或[batch_size, D1, D2, ..., Dk]（其中K是维数），数据类型：int32、int64。

weights：tensor，数据类型：float16、float。

输出

两个输出：

output：tensor（loss），当reduction取值为“none”时，在K维损失的情况下：shape=[batch_size]或[batch_size, D1, D2, ..., Dk]，数据类型：float16、float。

log_prob：对数概率tensor。如果Softmax的输出为prob，则其值为log(prob)。shape=[batch_size, class_size]或[batch_size, class_size, D1, D2 , ..., Dk]（其中K是维数），数据类型：float16、float。

属性

ignore_index：指定被忽略且不影响输入梯度的目标值，为整数，可选参数。

reduction：none、mean（默认值）、sum。

约束

该算子仅支持Atlas 推理系列产品（Ascend 310P AI处理器）芯片平台。

支持的ONNX版本

Opset v12/v13/v14/v15/v16/v17/v18