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 > | |
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> | |
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
ypredictions
, 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
ypredictions
, 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
. SinumElements
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.
- Exprime la última atenuación de las
predictions
olabels
si su rango difiere en 1 (usandoremoveSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>)
). - Aprieta o expande el último dim de
sampleWeight
si su rango difiere en 1 del nuevo rango depredictions
. SisampleWeight
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. SisampleWeight
es nulo, sesampleWeight
(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.
- Exprime la última atenuación de
predictions
olabels
si su clasificación no difiere en 1. - Aprieta o expande el último dim de
sampleWeight
si su rango difiere en 1 del nuevo rango depredictions
. SisampleWeight
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
ysampleWeight
. Cada uno de ellos tiene posiblemente la última dimensión comprimida,sampleWeight
podría extenderse en una dimensión. SisampleWeight
es nulo, solo se devuelven laspredictions
ylabels
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 |
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