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mindspore.ops.BinaryCrossEntropy
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.. py:class:: mindspore.ops.BinaryCrossEntropy(reduction='mean')
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计算目标值和预测值之间的二值交叉熵损失值。
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将 `logits` 设置为 :math:`x` ， `labels` 设置为 :math:`y` ，输出为 :math:`\ell(x, y)` 。则，
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.. math::
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L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad
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l_n = - w_n \left[ y_n \cdot \log x_n + (1 - y_n) \cdot \log (1 - x_n) \right]
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其中， :math:`L` 表示所有批次的损失， :math:`l` 表示一个批次的损失，n表示1-N范围内的一个批次。则，
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.. math::
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\ell(x, y) = \begin{cases}
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L, & \text{if reduction} = \text{'none';}\\
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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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.. warning::
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- :math:`x` 的值必须在0到1之间。
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- :math:`y` 的值必须为0或1。
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参数：
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- **reduction** (str) - 指定输出的计算方式。取值为'none'、'mean'或'sum'。默认值：'mean'。
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输入：
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- **logits** (Tensor) - 输入预测值。任意维度的Tensor，其数据类型必须为float16或float32。
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- **labels** (Tensor) - 输入目标值，其shape和数据类型与 `logits` 相同。
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- **weight** (Tensor, 可选) - 每个批次二值交叉熵的权重。且shape和数据类型必须与 `logits` 相同。默认值：None。
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输出：
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Tensor，与 `logits` 有相同的数据类型。如果 `reduction` 为'none'，则shape与 `logits` 相同。否则，输出为Scalar Tensor。
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异常：
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- **TypeError** - `logits` 、 `labels` 及 `weight` 的数据类型既不是float16，也不是float32。
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- **ValueError** - `reduction` 不为'none'、'mean'或'sum'。
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- **ValueError** - `labels` 的shape与 `logits` 或 `weight` 不同。
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- **TypeError** - `logits` 、 `labels` 或 `weight` 不是Tensor。
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