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Class mindspore.nn.WithEvalCell(network, loss_fn, add_cast_fp32=False)
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封装前向网络和损失函数，返回用于计算评估指标的损失函数值、前向输出和标签。
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参数：
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network (Cell)：前向网络。
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loss_fn (Cell)：损失函数。
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add_cast_fp32 (bool)：是否将数据类型调整为float32。默认值：False。
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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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Tuple(Tensor)，包括标量损失函数、shape为:math:`(N, \ldots)`的网络输出和shape为:math:`(N, \ldots)`的标签。
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异常：
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TypeError：`add_cast_fp32`不是bool。
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支持平台：
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``Ascend`` ``GPU`` ``CPU``
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示例：
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>>> # 未包含损失函数的前向网络
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>>> net = Net()
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>>> loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()
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>>> eval_net = nn.WithEvalCell(net, loss_fn)
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