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mindspore.nn.WithLossCell
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.. py:class:: mindspore.nn.WithLossCell(backbone, loss_fn)
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包含损失函数的Cell。
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封装 `backbone` 和 `loss_fn` 。此Cell接受数据和标签作为输入，并将返回损失函数作为计算结果。
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**参数：**
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- **backbone** (Cell) - 要封装的目标网络。
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- **loss_fn** (Cell) - 用于计算损失函数。
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**输入：**
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- **data** （Tensor） - shape为 :math:`(N, \ldots)` 的Tensor。
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- **label** （Tensor） - shape为 :math:`(N, \ldots)` 的Tensor。
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**输出：**
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Tensor，loss值，其shape通常为 :math:`()` 。
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**异常：**
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**TypeError**：`data` 或 `label` 的数据类型既不是float16也不是float32。
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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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>>> net = Net()
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>>> loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=False)
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>>> net_with_criterion = nn.WithLossCell(net, loss_fn)
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>>>
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>>> batch_size = 2
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>>> data = Tensor(np.ones([batch_size, 1, 32, 32]).astype(np.float32) * 0.01)
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>>> label = Tensor(np.ones([batch_size, 10]).astype(np.float32))
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>>>
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>>> output_data = net_with_criterion(data, label)
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.. py:method:: backbone_network
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:property:
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获取骨干网络。
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**返回：**
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Cell，骨干网络。
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