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mindspore.nn.L1Loss
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.. py:class:: mindspore.nn.L1Loss(reduction='mean')
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L1Loss用于测量 :math:`x` 和 :math:`y` 元素之间的平均绝对误差（MAE），其中 :math:`x` 是输入Tensor和 :math:`y` 是标签Tensor。
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假设 :math:`x` 和 :math:`y` 为一维Tensor，长度 :math:`N` ，则计算 :math:`x` 和 :math:`y` 的unreduced loss（即reduction参数设置为"none"）的公式如下：
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.. math::
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\ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad \text{with } l_n = \left| x_n - y_n \right|,
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其中， :math:`N` 为batch size。如果 `reduction` 不是"none"，则：
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.. math::
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\ell(x, y) =
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\begin{cases}
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\operatorname{mean}(L), & \text{if reduction} = \text{'mean';}\\
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\operatorname{sum}(L), & \text{if reduction} = \text{'sum'.}
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\end{cases}
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**参数：**
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**reduction** (str) - 应用于loss的reduction类型。取值为"mean"，"sum"，或"none"。默认值："mean"。
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**输入：**
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- **logits** (Tensor) - shape为 :math:`(N, *)` 的tensor，其中 :math:`*` 表示任意的附加维度。
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- **labels** (Tensor) - shape为 :math:`(N, *)` 的tensor，在通常情况下与 `logits` 的shape相同。但是如果 `logits` 和 `labels` 的shape不同，需要保证他们之间可以互相广播。
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**输出：**
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Tensor，为loss float tensor，如果 `reduction` 为'mean'或'sum'，则shape为零；如果 `reduction` 为'none'，则输出的shape为广播的shape。
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**异常：**
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**ValueError** - `reduction` 不为"mean"，"sum"，或"none"。
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**支持平台：**
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``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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**样例：**
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>>> #用例1：logits.shape = labels.shape = (3,)
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>>> loss = nn.L1Loss()
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>>> logits = Tensor(np.array([1, 2, 3]), mindspore.float32)
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>>> labels = Tensor(np.array([1, 2, 2]), mindspore.float32)
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>>> output = loss(logits, labels)
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>>> print(output)
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0.33333334
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>>> #用例2：logits.shape = (3,), labels.shape = (2, 3)
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>>> loss = nn.L1Loss(reduction='none')
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>>> logits = Tensor(np.array([1, 2, 3]), mindspore.float32)
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>>> labels = Tensor(np.array([[1, 1, 1], [1, 2, 2]]), mindspore.float32)
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>>> output = loss(logits, labels)
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>>> print(output)
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[[0. 1. 2.]
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[0. 0. 1.]]
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