LossesHelper

Pérdidas de clase públicaHelper

Estos son métodos auxiliares para pérdidas y métricas y serán módulos privados cuando la modularidad de Java se aplique a TensorFlow Java. Estos métodos no deben usarse fuera de los paquetes de pérdidas y métricas.

Constructores Públicos

Ayudante de pérdidas ()

Métodos públicos

estático <T extiende TNumber > Operando <TInt32>
todos los ejes (Ops tf, Operando <T> op)
Obtiene una matriz de enteros constante que representa todos los ejes del operando.
estático <T extiende TNumber > Operando <T>
ComputeWeightedLoss (Ops tf, operando <T> pérdida, reducción de reducción , operando <T> sampleWeight)
Calcula la pérdida ponderada.
estático <T extiende TNumber > Operando <T>
rangeCheck (Ops tf, prefijo de cadena, valores de operando <T>, operando <T> minValue, operando <T> maxValue)
Realizar una verificación de rango inclusivo en los valores.
estático <T extiende TNumber > LossTuple <T>
removeSqueezableDimensions (Ops tf, etiquetas de operando <T>, predicciones de operando <T>)
Apriete la última atenuación si los rangos difieren de lo esperado en exactamente 1.
estático <T extiende TNumber > LossTuple <T>
removeSqueezableDimensions (Ops tf, etiquetas de operando <T>, predicciones de operando <T>, int esperadoRankDiff)
Apriete la última atenuación si los rangos difieren de lo esperado en exactamente 1.
estático <T extiende TNumber > Operando <T>
safeMean (Ops tf, pérdidas de operando <T>, números largos)
Calcula una media segura de las pérdidas.
estático <T extiende TNumber > LossTuple <T>
squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, etiquetas de operando <T>, predicciones de operando <T>)
Apriete o expanda la última dimensión si es necesario con una muestra de uno.
estático <T extiende TNumber > LossTuple <T>
squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, etiquetas de operando <T>, predicciones de operando <T>, pesos de muestra de operando <T>)
Apriete o expanda la última dimensión si es necesario.
estático <T extiende TNumber > Operando <T>
valueCheck (Ops tf, prefijo de cadena, valores de operando <T>, valores permitidos de operando <T>)
Comprueba si todos los valores están dentro del conjunto de valores permitidos.

Métodos heredados

Constructores Públicos

Ayudante de pérdidas públicas ()

Métodos públicos

Operando estático público < TInt32 > allAxes (Ops tf, Operando <T> op)

Obtiene una matriz de enteros constante que representa todos los ejes del operando.

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
op las operaciones de TensorFlow
Devoluciones
  • una Constante que representa todos los ejes del operando.

Operando estático público <T> ComputeWeightedLoss (Ops tf, Operando <T> Pérdida, Reducción Reducción, Operando <T> SampleWeight)

Calcula la pérdida ponderada.

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
pérdida la pérdida no ponderada
reducción el tipo de reducción
muestraPeso el peso de la muestra, si es nulo, el valor predeterminado es uno.
Devoluciones
  • la pérdida ponderada

rangeCheck de operando estático público <T> (Ops tf, prefijo de cadena, valores de operando <T>, operando <T> minValue, operando <T> maxValue)

Realizar una verificación de rango inclusivo en los valores.

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
prefijo Un prefijo de cadena para incluir en el mensaje de error
valores los valores a comprobar
valormínimo el valor mínimo
valor máximo el valor máximo
Devoluciones
  • los valores posiblemente con dependencias de control si TensorFlow Ops representa una sesión de gráfico
Lanza
Argumento de excepción ilegal si TensorFlow Ops representa una sesión entusiasta

public static LossTuple <T> removeSqueezableDimensions (Ops tf, etiquetas de operando <T>, predicciones de operando <T>)

Apriete la última atenuación si los rangos difieren de lo esperado en exactamente 1.

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
etiquetas Valores de etiqueta, un Tensor cuyas dimensiones coinciden con predictions .
predicciones Valores previstos, un Tensor de dimensiones arbitrarias.
Devoluciones
  • labels y predictions , posiblemente con la última atenuación exprimida.

public static LossTuple <T> removeSqueezableDimensions (Ops tf, etiquetas de operando <T>, predicciones de operando <T>, int expectedRankDiff)

Apriete la última atenuación si los rangos difieren de lo esperado en exactamente 1.

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
etiquetas Valores de etiqueta, un Operand cuyas dimensiones coinciden con predictions .
predicciones Valores previstos, un Tensor de dimensiones arbitrarias.
diferencia de rango esperado Resultado esperado de rank(predictions) - rank(labels) .
Devoluciones
  • labels y predictions , posiblemente con la última atenuación exprimida.

Operando estático público <T> safeMean (Ops tf, pérdidas del operando <T>, números largos)

Calcula una media segura de las pérdidas.

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
pérdidas Operand cuyos elementos contienen medidas de pérdidas individuales.
numeroElementos El número de elementos medibles en losses .
Devoluciones
  • Un escalar que representa la media de losses . Si numElements es cero, se devuelve cero.

public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, etiquetas de operando <T>, predicciones de operando <T>)

Apriete o expanda la última dimensión si es necesario con una muestra de uno.

  1. Exprime la última atenuación de predictions o labels si su clasificación difiere en 1 (usando removeSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>) ).
  2. Aprieta o expande la última atenuación de sampleWeight si su rango difiere en 1 del nuevo rango de predictions . Si sampleWeight es escalar, se mantiene escalar.

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
etiquetas Etiqueta opcional Operand cuyas dimensiones coinciden prediction .
predicciones Valores previstos, un Operand de dimensiones arbitrarias.
Devoluciones
  • LossTuple de prediction , label y sampleWeight serán nulos. Es posible que cada uno de ellos tenga la última dimensión comprimida, sampleWeight podría ampliarse en una dimensión. Si sampleWeight es nulo, se devuelve (predicción, etiqueta).

public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, etiquetas de operando <T>, predicciones de operando <T>, pesos de muestra de operando <T>)

Apriete o expanda la última dimensión si es necesario.

  1. Exprime las últimas predictions o labels si su clasificación no difiere en 1.
  2. Aprieta o expande la última atenuación de sampleWeight si su rango difiere en 1 del nuevo rango de predictions . Si sampleWeight es escalar, se mantiene escalar.

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
etiquetas Etiqueta opcional Operand cuyas dimensiones coinciden prediction .
predicciones Valores previstos, un Operand de dimensiones arbitrarias.
pesos de muestra Peso(s) de muestra opcional Operand cuyas dimensiones coinciden con prediction .
Devoluciones
  • LossTuple de predictions , labels y sampleWeight . Es posible que cada uno de ellos tenga la última dimensión comprimida, sampleWeight podría ampliarse en una dimensión. Si sampleWeight es nulo, solo se devuelven las predictions y labels posiblemente modificadas en la forma.

Comprobación de valor del operando <T> estático público (Ops tf, prefijo de cadena, valores del operando <T>, valores permitidos del operando <T>)

Comprueba si todos los valores están dentro del conjunto de valores permitidos. La ejecución del operando en modo Gráfico generará TFInvalidArgumentException , si al menos un valor no está dentro de los valores permitidos establecidos. En el modo Eager, este método generará una IllegalArgumentException si al menos un valor no está dentro de los valores permitidos establecidos.

Parámetros
tf Las operaciones de TensorFlow
prefijo Un prefijo de cadena para incluir en el mensaje de error
valores los valores a comprobar
valores permitidos los valores permitidos
Devoluciones
  • los valores posiblemente con dependencias de control si TensorFlow Ops representa una sesión de gráfico
Lanza
Argumento de excepción ilegal si la sesión está en modo ansioso y al menos un valor no está dentro de los valores permitidos establecidos