LossesHelper

LossesHelper de clase pública

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

Constructores públicos

LossesHelper ()

Métodos públicos

estática <T se extiende TNumber > Operando < TInt32 >
allAxes (Ops tf, Operand <T> op)
Obtiene una matriz de enteros constante que representa todos los ejes del operando.
estática <T se extiende TNumber > Operando <T>
computeWeightedLoss (Ops tf, Operand <T> loss, Reduction Reduction , Operand <T> sampleWeight)
Calcula la pérdida ponderada
estática <T se extiende TNumber > Operando <T>
rangeCheck (PO tf, cadena de prefijo, operando <T> valores, operando <T> minValue, operando <T> maxValue)
Realice una verificación de rango inclusivo en los valores
static <T extiende TNumber > LossTuple <T>
removeSqueezableDimensions (PO tf, operando <T> etiquetas, operando <T> predicciones)
Apriete la última atenuación si los rangos difieren de los esperados en exactamente 1.
static <T extiende TNumber > LossTuple <T>
removeSqueezableDimensions (PO tf, operando <T> etiquetas, operando <T> predicciones, int expectedRankDiff)
Apriete la última atenuación si los rangos difieren de los esperados en exactamente 1.
estática <T se extiende TNumber > Operando <T>
safeMean (Ops tf, pérdidas de operando <T>, numElements largos)
Calcula una media segura de las pérdidas.
static <T extiende TNumber > LossTuple <T>
squeezeOrExpandDimensions (PO tf, operando <T> etiquetas, operando <T> predicciones)
Apriete o expanda la última dimensión si es necesario con una muestra de pesos de uno.
static <T extiende TNumber > LossTuple <T>
squeezeOrExpandDimensions (PO TF, operando <T> etiquetas, operando <T> predicciones, operando <T> sampleWeights)
Apriete o expanda la última dimensión si es necesario.
estática <T se extiende TNumber > Operando <T>
valueCheck (PO tf, cadena de prefijo, operando <T> valores, operando <T> allowedValues)
Comprueba si todos los valores están dentro de los valores permitidos establecidos.

Métodos heredados

Constructores públicos

public LossesHelper ()

Métodos públicos

operando estático público < TInt32 > allAxes (Ops tf, Operand <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 <T> estático público computeWeightedLoss (Ops tf, pérdida de operando <T>, reducción de reducción, operando <T> sampleWeight)

Calcula la pérdida ponderada

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

public static Operando <T> rangeCheck (PO tf, cadena de prefijo, operando <T> valores, operando <T> minValue, operando <T> maxValue)

Realice 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
minValue el valor mínimo
valor máximo el valor máximo
Devoluciones
  • los valores posiblemente con dependencias de control si TensorFlow Ops representa una sesión de gráficos
Lanza
Argumento de excepción ilegal si TensorFlow Ops representa una sesión ansiosa

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

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

Parámetros
tf las TensorFlowOps
etiquetas Valores de etiqueta, un Tensor cuyas dimensiones coinciden con las predictions .
predicciones Valores predichos, un Tensor de dimensiones arbitrarias.
Devoluciones
  • labels y predictions , posiblemente con la última atenuación comprimida.

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

Apriete el último atenuador si los rangos difieren de los esperados en exactamente 1.

Parámetros
tf las TensorFlowOps
etiquetas Valores de etiqueta, un Operand cuyas dimensiones coinciden con las predictions .
predicciones Valores predichos, un Tensor de dimensiones arbitrarias.
esperabaRankDiff Resultado esperado de rank(predictions) - rank(labels) .
Devoluciones
  • labels y predictions , posiblemente con la última atenuación comprimida.

public static Operand <T> safeMean (Ops tf, Operand <T> pérdidas, long numElements)

Calcula una media segura de las pérdidas.

Parámetros
tf las operaciones de TensorFlow
pérdidas Operand cuyos elementos contienen medidas de pérdidas individuales.
numElements 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, operando <T> etiquetas, operando <T> predicciones)

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

  1. Exprime la última atenuación de las predictions o labels si su rango difiere en 1 (usando removeSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>) ).
  2. Aprieta o expande el último dim 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 con la prediction .
predicciones Valores predichos, un Operand de dimensiones arbitrarias.
Devoluciones
  • LossTuple de prediction , label , sampleWeight será nulo. Cada uno de ellos tiene posiblemente la última dimensión comprimida, sampleWeight podría extenderse en una dimensión. Si sampleWeight es nulo, se sampleWeight (predicción, etiqueta).

public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> etiquetas, Operand <T> predicciones, Operand <T> sampleWeights)

Apriete o expanda la última dimensión si es necesario.

  1. Exprime la última atenuación de predictions o labels si su clasificación no difiere en 1.
  2. Aprieta o expande el último dim 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 con la prediction .
predicciones Valores predichos, un Operand de dimensiones arbitrarias.
sampleWeights Peso (s) de muestra opcional Operand cuyas dimensiones coinciden con la prediction .
Devoluciones
  • LossTuple de predictions , labels y sampleWeight . Cada uno de ellos tiene posiblemente la última dimensión comprimida, sampleWeight podría extenderse en una dimensión. Si sampleWeight es nulo, solo se devuelven las predictions y labels posiblemente modificadas de forma.

public static Operand <T> valueCheck (Ops tf, String prefix, Operand <T> valores, Operand <T> allowedValues)

Comprueba si todos los valores están dentro del conjunto de valores permitidos. Ejecutar el operando en modo Graph arrojará TFInvalidArgumentException , si al menos un valor no está en el conjunto de valores permitidos. En el modo Eager, este método arrojará una IllegalArgumentException si al menos un valor no está en el conjunto de valores permitidos.

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