paddle.vision.ops.yolo_loss返回值和文档描述完全不同

[phoenixsfly]

• 版本、环境信息：
     1）PaddlePaddle版本：2.2

这是
paddle.vision.ops.yolo_loss函数的文档链接，该函数运算通过给定的预测结果和真实框计算yolov3损失。

返回值：
Tensor, yolov3损失的值，具有形状[N]的1-D Tensor。

这是文档的代码示例：

import paddle
import numpy as np

x = np.random.random([2, 14, 8, 8]).astype('float32')
gt_box = np.random.random([2, 10, 4]).astype('float32')
gt_label = np.random.random([2, 10]).astype('int32')

x = paddle.to_tensor(x)
gt_box = paddle.to_tensor(gt_box)
gt_label = paddle.to_tensor(gt_label)

loss = paddle.vision.ops.yolo_loss(x,
                                   gt_box=gt_box,
                                   gt_label=gt_label,
                                   anchors=[10, 13, 16, 30],
                                   anchor_mask=[0, 1],
                                   class_num=2,
                                   ignore_thresh=0.7,
                                   downsample_ratio=8,
                                   use_label_smooth=True,
                                   scale_x_y=1.)

直接运行的结果：

(Tensor(shape=[2], dtype=float32, place=CPUPlace, stop_gradient=True,
        [175.69551086, 196.61924744]),
 Tensor(shape=[2, 2, 8, 8], dtype=float32, place=CPUPlace, stop_gradient=True,
        [[[[0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]],
 
          [[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
           [0., 0., 1., 0., 1., 0., 1., 0.],
           [0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0.],
           [0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]],
 
 
         [[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]],
 
          [[0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 1.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
           [0., 1., 0., 0., 0., 0., 1., 0.],
           [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.]]]]),
 Tensor(shape=[2, 10], dtype=int32, place=CPUPlace, stop_gradient=True,
        [[1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
         [1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1]]))

我猜测是文档有问题，返回的是一个元组，该元组的第一个元素是损失函数值。
但问题是元素后几个元素代表什么意思呢？

[paddle-bot-old]

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[yghstill]

@phoenixsfly 根据源码，计算结果返回三个Tensor：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/release/2.2/python/paddle/vision/ops.py#L243-L247

感谢指正，我们修复下文档