python_numpy_求L1损失的两种方法

# 假设只有大于0的值是有效值
#方法1: 手动求(目标值: target, 预测值:pred)；tmask = target > 0   #统计depth图中非0元素个数tmp_depth = target.copy()tmp_depth[tmp_depth !=  0 ] = 1tmp_depth[tmp_depth == 0] = 0num = tmp_depth.sum()difmap = abs(target[tmask] - pred[tmask])L1 = difmap.sum()/numL1Dif = 'L1 difference: ' + str(L1) + '\r\n'print(L1Dif)#方法2:使用 np.sum；num.absdef get_L1Loss(self, pred, target):'''pred: numpytarget: numpy'''valid_mask = target>0diff = target - preddiff = diff[valid_mask]loss = np.mean(np.abs(diff))return loss

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