LossesHelper

पब्लिक क्लास लॉसहेल्पर

ये लॉस और मेट्रिक्स के लिए सहायक तरीके हैं और जब जावा मॉड्यूलरिटी TensorFlow Java पर लागू होती है तो मॉड्यूल निजी हो जाएगी। इन विधियों का उपयोग हानियों और मेट्रिक्स पैकेजों के बाहर नहीं किया जाना चाहिए।

सार्वजनिक निर्माता

हानि सहायक ()

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <T TNumber > ऑपरेंड <TInt32> का विस्तार करता है
ऑलएक्सिस (ऑप्स टीएफ, ऑपरेंड <टी> ऑप)
ऑपरेंड के सभी अक्षों का प्रतिनिधित्व करने वाला एक निरंतर पूर्णांक सरणी प्राप्त करता है।
स्थिर <T TNumber > ऑपरेंड <T> का विस्तार करता है
कंप्यूटवेटलॉस (ऑप्स टीएफ, ऑपरेंड <टी> लॉस, रिडक्शन रिडक्शन, ऑपरेंड <टी> सैंपलवेट)
भारित हानि की गणना करता है
स्थिर <T TNumber > ऑपरेंड <T> का विस्तार करता है
रेंजचेक (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग उपसर्ग, ऑपरेंड <टी> मान, ऑपरेंड <टी> मिनवैल्यू, ऑपरेंड <टी> मैक्सवैल्यू)
मूल्यों पर एक समावेशी श्रेणी जांच करें
स्थैतिक <T टीएनंबर का विस्तार करता है > लॉसट्यूपल <T>
रिमूवेबलडाइमेंशन (ऑप्स टीएफ, ऑपरेंड <टी> लेबल, ऑपरेंड <टी> भविष्यवाणियां)
यदि रैंक अपेक्षित से ठीक 1 से भिन्न हो तो अंतिम मंद दबाएँ।
स्थैतिक <T टीएनंबर का विस्तार करता है > लॉसट्यूपल <T>
रिमूवेबलडाइमेंशन (ऑप्स टीएफ, ऑपरेंड <टी> लेबल, ऑपरेंड <टी> भविष्यवाणियां, इंट एक्सपेक्टेडरैंकडिफ)
यदि रैंक अपेक्षित से ठीक 1 से भिन्न हो तो अंतिम मंद दबाएँ।
स्थिर <T TNumber > ऑपरेंड <T> का विस्तार करता है
सेफमीन (ऑपरेशन टीएफ, ऑपरेंड <टी> नुकसान, लंबे अंक तत्व)
हानियों के सुरक्षित माध्य की गणना करता है।
स्थैतिक <T टीएनंबर का विस्तार करता है > लॉसट्यूपल <T>
स्क्वीज़ऑरएक्सपैंडडिमेंशन्स (ऑप्स टीएफ, ऑपरेंड <टी> लेबल, ऑपरेंड <टी> भविष्यवाणियां)
यदि आवश्यक हो तो एक के नमूना वजन के साथ अंतिम आयाम को निचोड़ें या विस्तारित करें।
स्थैतिक <T टीएनंबर का विस्तार करता है > लॉसट्यूपल <T>
स्क्वीज़ऑरएक्सपैंडडिमेंशन्स (ऑप्स टीएफ, ऑपरेंड <टी> लेबल, ऑपरेंड <टी> भविष्यवाणियां, ऑपरेंड <टी> सैंपलवेट्स)
यदि आवश्यक हो तो अंतिम आयाम को निचोड़ें या विस्तारित करें।
स्थिर <T TNumber > ऑपरेंड <T> का विस्तार करता है
valueCheck (ऑप्स tf, स्ट्रिंग उपसर्ग, ऑपरेंड <T> मान, ऑपरेंड <T> अनुमत मान)
यह देखने के लिए जाँच करता है कि क्या सभी मान अनुमत मान सेट में हैं।

विरासत में मिली विधियाँ

सार्वजनिक निर्माता

सार्वजनिक हानि सहायक ()

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक ऑपरेंड <TInt32> allAxes (ऑप्स tf, ऑपरेंड <T> ऑप)

ऑपरेंड के सभी अक्षों का प्रतिनिधित्व करने वाला एक निरंतर पूर्णांक सरणी प्राप्त करता है।

पैरामीटर
tf टेंसरफ़्लो ऑप्स
सेशन टेंसरफ़्लो ऑप्स
रिटर्न
  • एक स्थिरांक जो ऑपरेंड के सभी अक्षों का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थैतिक ऑपरेंड <टी> कंप्यूटवेटलॉस (ऑप्स टीएफ, ऑपरेंड <टी> लॉस, रिडक्शन रिडक्शन, ऑपरेंड <टी> सैंपलवेट)

भारित हानि की गणना करता है

पैरामीटर
tf टेंसरफ़्लो ऑप्स
नुकसान अभारित हानि
कमी कमी का प्रकार
नमूनावजन नमूना भार, यदि शून्य है तो यह डिफ़ॉल्ट रूप से एक हो जाता है।
रिटर्न
  • भारित हानि

सार्वजनिक स्थैतिक ऑपरेंड <टी> रेंजचेक (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग उपसर्ग, ऑपरेंड <टी> मान, ऑपरेंड <टी> मिनवैल्यू, ऑपरेंड <टी> मैक्सवैल्यू)

मूल्यों पर एक समावेशी श्रेणी जांच करें

पैरामीटर
tf टेंसरफ़्लो ऑप्स
उपसर्ग त्रुटि संदेश में शामिल करने के लिए एक स्ट्रिंग उपसर्ग
मान जांचने योग्य मान
न्यूनतम मूल्य न्यूनतम मूल्य
अधिकतम मूल्य अधिकतम मूल्य
रिटर्न
  • यदि TensorFlow Ops एक ग्राफ़ सत्र का प्रतिनिधित्व करता है तो मान संभवतः नियंत्रण निर्भरता के साथ हैं
फेंकता
अवैध तर्क अपवाद यदि TensorFlow Ops एक उत्सुक सत्र का प्रतिनिधित्व करता है

सार्वजनिक स्थैतिक लॉसटुपल <टी> रिमूवस्क्वीज़ेबलडाइमेंशन (ऑप्स टीएफ, ऑपरेंड <टी> लेबल, ऑपरेंड <टी> भविष्यवाणियां)

यदि रैंक अपेक्षित से ठीक 1 से भिन्न हो तो अंतिम मंद दबाएँ।

पैरामीटर
tf TensorFlowOps
लेबल लेबल मान, एक Tensor जिसका आयाम predictions से मेल खाता है।
भविष्यवाणियों अनुमानित मान, मनमाने आयामों का एक Tensor ।
रिटर्न
  • labels और predictions , संभवतः अंतिम मंद निचोड़ के साथ।

सार्वजनिक स्थैतिक लॉसट्यूपल <टी> रिमूवस्क्वीज़ेबलडाइमेंशन (ऑप्स टीएफ, ऑपरेंड <टी> लेबल, ऑपरेंड <टी> भविष्यवाणियां, इंट अपेक्षितरैंकडिफ)

यदि रैंक अपेक्षित से ठीक 1 से भिन्न हो तो अंतिम मंद दबाएँ।

पैरामीटर
tf TensorFlowOps
लेबल लेबल मान, एक Operand जिसके आयाम predictions से मेल खाते हैं।
भविष्यवाणियों अनुमानित मान, मनमाने आयामों का एक Tensor ।
अपेक्षितरैंकडिफ़ rank(predictions) - rank(labels) .
रिटर्न
  • labels और predictions , संभवतः अंतिम मंद निचोड़ के साथ।

सार्वजनिक स्थैतिक ऑपरेंड <टी> सेफमीन (ऑपरेशन टीएफ, ऑपरेंड <टी> नुकसान, लंबे अंक तत्व)

हानियों के सुरक्षित माध्य की गणना करता है।

पैरामीटर
tf टेंसरफ़्लो ऑप्स
हानि Operand जिसके तत्वों में व्यक्तिगत हानि माप होते हैं।
संख्या तत्व losses में मापने योग्य तत्वों की संख्या.
रिटर्न
  • losses के माध्य को दर्शाने वाला एक अदिश राशि। यदि numElements शून्य है, तो शून्य लौटाया जाता है।

सार्वजनिक स्थैतिक लॉसटुपल <टी> स्क्वीज़ऑरएक्सपैंडडिमेंशन (ऑप्स टीएफ, ऑपरेंड <टी> लेबल, ऑपरेंड <टी> भविष्यवाणियां)

यदि आवश्यक हो तो एक के नमूना वजन के साथ अंतिम आयाम को निचोड़ें या विस्तारित करें।

  1. यदि predictions या labels की रैंक 1 से भिन्न होती है, तो अंतिम डिम को निचोड़ता है ( removeSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>) उपयोग करके)।
  2. यदि इसकी रैंक predictions की नई रैंक से 1 से भिन्न है, तो sampleWeight के अंतिम मंद को निचोड़ या विस्तारित करता है। यदि sampleWeight अदिश है, तो इसे अदिश रखा जाता है।

पैरामीटर
tf टेंसरफ़्लो ऑप्स
लेबल वैकल्पिक लेबल Operand जिसका आयाम prediction से मेल खाता है।
भविष्यवाणियों अनुमानित मान, मनमाने आयामों का एक Operand ।
रिटर्न
  • prediction , label , sampleWeight लॉसटुपल शून्य होगा। उनमें से प्रत्येक का संभवतः अंतिम आयाम निचोड़ा हुआ है, sampleWeight एक आयाम तक बढ़ाया जा सकता है। यदि sampleWeight शून्य है, (भविष्यवाणी, लेबल) वापस कर दिया जाता है।

सार्वजनिक स्थैतिक लॉसटुपल <टी> स्क्वीज़ऑरएक्सपैंडडिमेंशन (ऑप्स टीएफ, ऑपरेंड <टी> लेबल, ऑपरेंड <टी> भविष्यवाणियां, ऑपरेंड <टी> सैंपलवेट्स)

यदि आवश्यक हो तो अंतिम आयाम को निचोड़ें या विस्तारित करें।

  1. यदि उनकी रैंक में 1 से अंतर नहीं है तो predictions या labels के अंतिम मंद को निचोड़ता है।
  2. यदि इसकी रैंक predictions की नई रैंक से 1 से भिन्न है, तो sampleWeight के अंतिम मंद को निचोड़ या विस्तारित करता है। यदि sampleWeight अदिश है, तो इसे अदिश रखा जाता है।

पैरामीटर
tf टेंसरफ़्लो ऑप्स
लेबल वैकल्पिक लेबल Operand जिसका आयाम prediction से मेल खाता है।
भविष्यवाणियों अनुमानित मान, मनमाने आयामों का एक Operand ।
नमूनावजन वैकल्पिक नमूना वजन (ओं) Operand जिसका आयाम prediction से मेल खाता है।
रिटर्न
  • predictions , labels और sampleWeight का लॉसटुपल। उनमें से प्रत्येक का संभवतः अंतिम आयाम निचोड़ा हुआ है, sampleWeight एक आयाम तक बढ़ाया जा सकता है। यदि sampleWeight शून्य है, तो केवल संभावित आकार संशोधित predictions और labels लौटाए जाते हैं।

सार्वजनिक स्थैतिक ऑपरेंड <टी> वैल्यूचेक (ऑप्स टीएफ, स्ट्रिंग उपसर्ग, ऑपरेंड <टी> मान, ऑपरेंड <टी> अनुमत मान)

यह देखने के लिए जाँच करता है कि क्या सभी मान अनुमत मान सेट में हैं। ग्राफ़ मोड में ऑपरेंड चलाने से TFInvalidArgumentException फेंक दिया जाएगा, यदि कम से कम एक मान अनुमत मान सेट में नहीं है। उत्सुक मोड में, यदि कम से कम एक मान अनुमत मान सेट में नहीं है, तो यह विधि एक IllegalArgumentException फेंक देगी।

पैरामीटर
tf टेंसरफ़्लो ऑप्स
उपसर्ग त्रुटि संदेश में शामिल करने के लिए एक स्ट्रिंग उपसर्ग
मान जांचने योग्य मान
अनुमत मान अनुमत मान
रिटर्न
  • यदि TensorFlow Ops एक ग्राफ़ सत्र का प्रतिनिधित्व करता है तो मान संभवतः नियंत्रण निर्भरता के साथ हैं
फेंकता
अवैध तर्क अपवाद यदि सत्र उत्सुक मोड में है और कम से कम एक मान अनुमत मान सेट में नहीं है