F.smooth_l1_loss简单使用的代码

F.smooth_l1_loss通常用于计算机视觉领域中的目标检测任务，特别是在PyTorch库中，它是一个平滑L1损失函数，结合了线性和绝对值函数的优点。当输入差值很小的时候，它像绝对值函数一样计算误差，而在较大的差值下，它转换为线性，这有助于减少梯度消失的问题。

下面是一个简单的使用例子：

import torch
from torch.nn import functional as F

# 假设我们有预测值(pred)和真实值(target)
pred = torch.tensor([[10., 5.], [15., 12.]])  # 预测框坐标
target = torch.tensor([[8., 4.], [13., 9.]])   # 真实坐标

# 计算Smooth L1 Loss
loss = F.smooth_l1_loss(pred, target)

print("Smooth L1 Loss:", loss.item())

在这个例子中，`smooth_l1_loss`函数接收两个张量作为输入，一个是预测值，另一个是目标值。函数返回的是每个样本上Smooth L1 Loss的平均值。