我一直在尝试逐个研究PyTorch中的所有损失函数，并从头开始构建它们，以更好地理解它们。但我遇到了一个问题，不知道是我的重建有问题，还是PyTorch的实现有问题。

根据PyTorch的SmoothL1Loss文档，它简单地说明，如果预测值与真实值的绝对差值小于beta，我们使用上面的方程。否则，我们使用下面的方程。请查看文档以了解方程的详细信息。

以下是我以最小测试形式实现的代码：

import torchimport torch.nn as nnimport numpy as nppredictions = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)target = torch.randn(3, 5)def l1_loss_smooth(predictions, targets, beta = 1.0):        loss = 0    for x, y in zip(predictions, targets):        if abs(x-y).mean() < beta:            loss += (0.5*(x-y)**2 / beta).mean()        else:            loss += (abs(x-y) - 0.5 * beta).mean()    loss = loss/predictions.shape[0]output = l1_loss_smooth(predictions, target)print(output)Gives an output of:tensor(0.7475, grad_fn=<DivBackward0>)

现在是PyTorch的实现：

loss = nn.SmoothL1Loss(beta=1.0)output = loss(predictions, target)Gives an output of:tensor(0.7603, grad_fn=<SmoothL1LossBackward>)

我无法找出实现中的错误所在。

在深入研究_C模块中的smooth_l1_loss函数（文件：smooth_c_loss_op.cc）后，我注意到文档字符串提到这是一种Huber Loss的变体，但SmoothL1Loss的文档说它是Huber Loss。

总的来说，我对它的实现方式感到困惑，不知道它是SmoothL1Loss和Huber Loss的组合，仅仅是Huber Loss，还是其他什么东西。

回答：

文档中的描述是正确的。您的实现错误地在数据的平均值上应用了情况选择。应该是对每个元素进行选择（如果您考虑到普通L1损失的实现，以及平滑L1损失的动机）。

以下代码给出了一个一致的结果：