@staticmethod def calc_generator_moments_loss(y_true, y_pred): y_true_mean, y_true_var = nn.moments(x=y_true, axes=[0]) y_pred_mean, y_pred_var = nn.moments(x=y_pred, axes=[0]) g_loss_mean = reduce_mean(abs(y_true_mean - y_pred_mean)) g_loss_var = reduce_mean(abs(sqrt(y_true_var + 1e-6) - sqrt(y_pred_var + 1e-6))) return g_loss_mean + g_loss_var

这是一个计算生成器损失的函数。该函数接受两个输入，`y_true` `y_pred`，分别表示真实样本和生成样本。

首先，使用 `nn.moments` 函数计算真实样本和生成样本的均值和方差。其中 `axes=[0]` 表示在第0个维度（通常是样本维度）上进行计算。

接下来，通过计算真实样本均值和生成样本均值之间的绝对差的平均值，得到 `g_loss_mean`。

然后，通过计算真实样本方差加上一个小的常数 `1e-6` 的平方根与生成样本方差加上同样的常数的平方根之间的绝对差的平均值，得到 `g_loss_var`。

最后，将 `g_loss_mean` 和 `g_loss_var` 相加，得到最终的生成器损失值。

请注意，该代码片段中的 `reduce_mean` 函数可能是用于计算张量的平均值的函数。