LossesHelper

Pertes de classe publiqueHelper

Il s'agit de méthodes d'assistance pour les pertes et les métriques et seront privées du module lorsque la modularité Java sera appliquée à TensorFlow Java. Ces méthodes ne doivent pas être utilisées en dehors des packages de pertes et de mesures.

Constructeurs Publics

Aide aux pertes ()

Méthodes publiques

statique <T étend TNumber > Opérande < TInt32 >
allAxes (Ops tf, Opérande <T> op)
Obtient un tableau d'entiers constants représentant tous les axes de l'opérande.
statique <T étend TNumber > Opérande <T>
calculateWeightedLoss (Ops tf, perte d'opérande <T>, réduction de réduction , opérande <T> sampleWeight)
Calcule la perte pondérée
statique <T étend TNumber > Opérande <T>
rangeCheck (Ops tf, préfixe de chaîne, valeurs d'opérande <T>, opérande <T> minValue, opérande <T> maxValue)
Effectuer une vérification de plage inclusive sur les valeurs
statique <T étend TNumber > LossTuple <T>
RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d'opérande <T>)
Appuyez sur la dernière valeur si les rangs diffèrent de ceux attendus d'exactement 1.
statique <T étend TNumber > LossTuple <T>
RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, étiquettes Operand <T>, prédictions Operand <T>, int ExpectRankDiff)
Appuyez sur la dernière valeur si les rangs diffèrent de ceux attendus d'exactement 1.
statique <T étend TNumber > Opérande <T>
safeMean (Ops tf, pertes d'opérande <T>, numElements longs)
Calcule une moyenne sûre des pertes.
statique <T étend TNumber > LossTuple <T>
squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d'opérande <T>)
Réduisez ou agrandissez la dernière dimension si nécessaire avec un sampleWeights de un.
statique <T étend TNumber > LossTuple <T>
squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d' opérande <T>, opérande <T> sampleWeights)
Réduisez ou agrandissez la dernière dimension si nécessaire.
statique <T étend TNumber > Opérande <T>
valueCheck (Ops tf, préfixe de chaîne, valeurs d'opérande <T>, valeurs d'opérande <T> autorisées)
Vérifie si toutes les valeurs sont dans les valeurs autorisées définies.

Méthodes héritées

Constructeurs Publics

Aide aux pertes publiques ()

Méthodes publiques

Opérande statique public < TInt32 > allAxes (Ops tf, Opérande <T> op)

Obtient un tableau d'entiers constants représentant tous les axes de l'opérande.

Paramètres
tf les opérations TensorFlow
op les opérations TensorFlow
Retour
  • une constante qui représente tous les axes de l'opérande.

Opérande statique public <T> calculateWeightedLoss (Ops tf, Opérande <T> perte, Réduction réduction, Opérande <T> sampleWeight)

Calcule la perte pondérée

Paramètres
tf les opérations TensorFlow
perte la perte non pondérée
réduction le type de réduction
poids de l'échantillon le poids de l'échantillon, s'il est nul, la valeur par défaut est un.
Retour
  • la perte pondérée

Opérande statique public <T> rangeCheck (Ops tf, préfixe de chaîne, valeurs de l'opérande <T>, opérande <T> minValue, opérande <T> maxValue)

Effectuer une vérification de plage inclusive sur les valeurs

Paramètres
tf les opérations TensorFlow
préfixe Un préfixe String à inclure dans le message d'erreur
valeurs les valeurs à vérifier
valeur min la valeur minimale
Valeur max la valeur maximale
Retour
  • les valeurs éventuellement avec des dépendances de contrôle si TensorFlow Ops représente une session graphique
Jetés
Exception d'argument illégal si TensorFlow Ops représente une session impatiente

public static LossTuple <T> removeSqueezableDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d'opérande <T>)

Appuyez sur la dernière valeur si les rangs diffèrent de ceux attendus d'exactement 1.

Paramètres
tf le TensorFlowOps
Étiquettes Valeurs d'étiquette, un Tensor dont les dimensions correspondent predictions .
prédictions Valeurs prédites, un Tensor de dimensions arbitraires.
Retour
  • labels et predictions , éventuellement avec la dernière dimension pressée.

public static LossTuple <T> removeSqueezableDimensions (Ops tf, étiquettes Operand <T>, prédictions Operand <T>, int ExpectRankDiff)

Appuyez sur la dernière valeur si les rangs diffèrent de ceux attendus d'exactement 1.

Paramètres
tf le TensorFlowOps
Étiquettes Valeurs d'étiquette, un Operand dont les dimensions correspondent predictions .
prédictions Valeurs prédites, un Tensor de dimensions arbitraires.
attenduRankDiff Résultat attendu de rank(predictions) - rank(labels) .
Retour
  • labels et predictions , éventuellement avec la dernière dimension pressée.

Opérande statique public <T> safeMean (Ops tf, pertes d'opérande <T>, numElements longs)

Calcule une moyenne sûre des pertes.

Paramètres
tf les opérations TensorFlow
pertes Operand dont les éléments contiennent des mesures de perte individuelles.
numElements Le nombre d'éléments mesurables dans losses .
Retour
  • Un scalaire représentant la moyenne des losses . Si numElements vaut zéro, alors zéro est renvoyé.

public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d'opérande <T>)

Réduisez ou agrandissez la dernière dimension si nécessaire avec un sampleWeights de un.

  1. Presse la dernière dimension des predictions ou labels si leur rang diffère de 1 (en utilisant removeSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>) ).
  2. Réduit ou étend la dernière dimension de sampleWeight si son rang diffère de 1 du nouveau rang de predictions . Si sampleWeight est scalaire, il reste scalaire.

Paramètres
tf les opérations TensorFlow
Étiquettes Étiquette facultative Operand dont les dimensions correspondent à prediction .
prédictions Valeurs prédites, un Operand de dimensions arbitraires.
Retour
  • LossTuple de prediction , label , sampleWeight sera nul. Chacun d'eux a peut-être la dernière dimension compressée, sampleWeight pourrait être étendu d'une dimension. Si sampleWeight est nul, (prédiction, étiquette) est renvoyé.

public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d' opérande <T>, opérande <T> sampleWeights)

Réduisez ou agrandissez la dernière dimension si nécessaire.

  1. Récupère la dernière dimension des predictions ou labels si leur rang ne diffère pas de 1.
  2. Réduit ou étend la dernière dimension de sampleWeight si son rang diffère de 1 du nouveau rang de predictions . Si sampleWeight est scalaire, il reste scalaire.

Paramètres
tf les opérations TensorFlow
Étiquettes Étiquette facultative Operand dont les dimensions correspondent à prediction .
prédictions Valeurs prédites, un Operand de dimensions arbitraires.
exemples de poids Poids(s) d'échantillon facultatif(s) Operand dont les dimensions correspondent à prediction .
Retour
  • LossTuple de predictions , labels et sampleWeight . Chacun d'eux a peut-être la dernière dimension compressée, sampleWeight pourrait être étendu d'une dimension. Si sampleWeight est nul, seules les predictions et labels éventuellement modifiées en forme sont renvoyées.

Opérande statique public <T> valueCheck (Ops tf, préfixe de chaîne, valeurs de l'opérande <T>, opérande <T> AllowValues)

Vérifie si toutes les valeurs sont dans les valeurs autorisées définies. L’exécution de l’opérande en mode Graph lancera TFInvalidArgumentException , si au moins une valeur ne figure pas dans l’ensemble de valeurs autorisées. En mode Eager, cette méthode lèvera une IllegalArgumentException si au moins une valeur ne fait pas partie des valeurs autorisées définies.

Paramètres
tf Les opérations TensorFlow
préfixe Un préfixe String à inclure dans le message d'erreur
valeurs les valeurs à vérifier
Valeurs autorisées les valeurs autorisées
Retour
  • les valeurs éventuellement avec des dépendances de contrôle si TensorFlow Ops représente une session graphique
Jetés
Exception d'argument illégal si la session est en mode Eager et qu'au moins une valeur n'est pas dans les valeurs autorisées définies