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mindspore.nn.PoissonNLLLoss
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.. py:class:: mindspore.nn.PoissonNLLLoss(log_input=True, full=False, eps=1e-08, reduction='mean')
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计算泊松负对数似然损失。
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损失为：
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.. math::
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\mathcal{L}_{D} = \sum_{i = 0}^{|D|}\left( x_{i} - y_{i}\ln x_{i} + \ln{y_{i}!} \right)
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其中 :math:`\mathcal{L}_{D}` 为损失值， :math:`y_{i}` 为 `target` ， :math:`x_{i}` 为 `x` 。
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如果 `log_input` 为True，使用 :math:`e^{x_{i}} - y_{i} x_{i}` 而不是 :math:`x_{i} - y_{i}\ln x_{i}` 进行计算。
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计算对数时，`x` 的下界设置为 `eps`，以避免数值误差。
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如果 `full` 为False，则最后一项：:math:`\ln{y_{i}!}` 将被省略。否则，最后一项将使用斯特林公式近似：
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.. math::
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n! \approx \sqrt{2\pi n}\left( \frac{n}{e} \right)^{n}
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.. note::
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在Ascend下计算负数的对数或大正数的指数将具有与GPU和CPU下不同的返回值和结果范围。
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参数：
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- **log_input** (bool，可选) - 是否使用对数输入。默认值：True。
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- **full** (bool，可选) - 是否在损失计算中包括斯特林近似项。默认值：False。
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- **eps** (float，可选) - 算对数时 `x` 的下界。默认值：1e-08。
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- **reduction** (str，可选) - 指定要应用于输出的缩减方式，取值为'none'、'mean'或'sum'。默认值：'mean'。
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输入：
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- **x** (Tensor) - 输入Tensor。shape可以是任意维。
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- **target** (Tensor) - 标签Tensor，其shape与 `x` 相同。
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输出：
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Tensor或Scalar，如果 `reduction` 为none'，则输出是Tensor，其形状与 `x` 相同。否则，它是Scalar。
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异常：
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- **TypeError** - `reduction` 不是str类型。
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- **TypeError** - `x` 或 `target` 都不是Tensor。
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- **TypeError** - `x` 或 `target` 的数据类型不支持。
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