mindspore.nn.MarginRankingLoss

.. py:class:: mindspore.nn.MarginRankingLoss(margin=0.0, reduction='mean')

    排序损失函数，用于创建一个衡量给定损失的标准。

    给定两个Tensor :math:`input1` 和 :math:`input2` ，以及一个Tensor标签 :math:`target` ，值为1或-1，公式如下：

    .. math::
        \text{loss}(input1, input2, target) = \max(0, -target * (input1 - input2) + \text{margin})

    参数：
        - **margin** (float, 可选) - 指定运算的调节因子。默认值： ``0.0`` 。
        - **reduction** (str，可选) - 指定应用于输出结果的规约计算方式，可选 ``'none'`` 、 ``'mean'`` 、 ``'sum'`` ，默认值： ``'mean'`` 。

          - ``'none'``：不应用规约方法。
          - ``'mean'``：计算输出元素的平均值。
          - ``'sum'``：计算输出元素的总和。

    输入：
        - **input1** (Tensor) - 输入Tensor，shape :math:`(N, *)` ，其中 :math:`*` 代表任意数量的附加维度。
        - **input2** (Tensor) - 输入Tensor，shape :math:`(N, *)` 。shape和数据类型与 `input1` 相同。
        - **target** (Tensor) - 输入值为1或-1。假设 `input1` 的shape是 :math:`(x_1, x_2, x_3, ..., x_R)` ，那么 `target` 的shape必须是 :math:`(x_1, x_2, x_3, ..., x_R)` 。

    输出：
        Tensor或Scalar，如果 `reduction` 为 ``'none'`` ，其shape与 `input1` 相同。否则，将返回为Scalar。

    异常：
        - **TypeError** - `margin` 不是float。
        - **TypeError** - `input1` ，`input2` 和 `target` 不是Tensor。
        - **TypeError** - `input1` 和 `input2` 类型不一致。
        - **TypeError** - `input1` 和 `target` 类型不一致。
        - **ValueError** - `input1` 和 `input2` shape不一致。
        - **ValueError** - `input1` 和 `target` shape不一致。
        - **ValueError** - `reduction` 不为 ``'none'`` ， ``'mean'`` 或 ``'sum'`` 。