LossesHelper

classe pubblica LossesHelper

Questi sono metodi di supporto per perdite e metriche e saranno privati ​​del modulo quando la modularità Java verrà applicata a TensorFlow Java. Questi metodi non dovrebbero essere utilizzati al di fuori dei pacchetti relativi alle perdite e alle metriche.

Costruttori pubblici

Aiutante delle perdite ()

Metodi pubblici

static <T estende TNumber > Operando < TInt32 >
allAxes (Ops tf, Operando <T> op)
Ottiene una matrice di numeri interi Constant che rappresenta tutti gli assi dell'operando.
statico <T estende TNumero > Operando <T>
computeWeightedLoss (Ops tf, perdita di operando <T>, riduzione di riduzione , operando <T> sampleWeight)
Calcola la perdita ponderata
statico <T estende TNumero > Operando <T>
rangeCheck (Ops tf, prefisso stringa, valori operando <T>, operando <T> minValue, operando <T> maxValue)
Eseguire un controllo dell'intervallo inclusivo sui valori
statico <T estende TNumber > LossTuple <T>
rimuoviSqueezableDimensions (Ops tf, etichette operando <T>, previsioni operando <T>)
Comprimi last dim se i ranghi differiscono da quelli previsti esattamente di 1.
statico <T estende TNumber > LossTuple <T>
rimuoviSqueezableDimensions (Ops tf, etichette operando <T>, previsioni operando <T>, int awareRankDiff)
Comprimi last dim se i ranghi differiscono da quelli previsti esattamente di 1.
statico <T estende TNumero > Operando <T>
safeMean (Ops tf, perdite operando <T>, numElements lunghi)
Calcola una media sicura delle perdite.
statico <T estende TNumber > LossTuple <T>
squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, etichette operando <T>, previsioni operando <T>)
Comprimere o espandere l'ultima dimensione, se necessario, con un campione di peso pari a uno.
statico <T estende TNumber > LossTuple <T>
squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, etichette operando <T>, previsioni operando <T>, operando <T> sampleWeights)
Se necessario, comprimi o espandi l'ultima dimensione.
statico <T estende TNumero > Operando <T>
valueCheck (Ops tf, prefisso stringa, valori operando <T>, valori operando <T> consentiti)
Controlla se tutti i valori rientrano nel set di valori consentiti.

Metodi ereditati

Costruttori pubblici

pubblico LossesHelper ()

Metodi pubblici

Operando statico pubblico < TInt32 > allAxes (Ops tf, Operando <T> op)

Ottiene una matrice di numeri interi Constant che rappresenta tutti gli assi dell'operando.

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
operazione le operazioni TensorFlow
ritorna
  • una costante che rappresenta tutti gli assi dell'operando.

operando statico pubblico <T> computeWeightedLoss (Ops tf, perdita di operando <T>, riduzione di riduzione , operando <T> sampleWeight)

Calcola la perdita ponderata

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
perdita la perdita non ponderata
riduzione il tipo di riduzione
campionePeso il peso del campione, se nullo, il valore predefinito è uno.
ritorna
  • la perdita ponderata

operando statico pubblico <T> rangeCheck (Ops tf, prefisso stringa, valori operando <T>, operando <T> minValue, operando <T> maxValue)

Eseguire un controllo dell'intervallo inclusivo sui valori

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
prefisso Un prefisso String da includere nel messaggio di errore
valori i valori da controllare
valoremin il valore minimo
valore massimo il valore massimo
ritorna
  • i valori possibilmente con dipendenze di controllo se TensorFlow Ops rappresenta una sessione di grafici
Lancia
IllegalArgumentException se TensorFlow Ops rappresenta una sessione Eager

public static LossTuple <T> deleteSqueezableDimensions (Ops tf, etichette operando <T>, previsioni operando <T>)

Comprimi last dim se i ranghi differiscono da quelli previsti esattamente di 1.

Parametri
tf il TensorFlowOps
etichette Valori dell'etichetta, un Tensor le cui dimensioni corrispondono predictions .
predizioni Valori predetti, un Tensor di dimensioni arbitrarie.
ritorna
  • labels e predictions , possibilmente con l'ultimo dim spremuto.

public static LossTuple <T> deleteSqueezableDimensions (Ops tf, etichette operando <T>, previsioni operando <T>, int awareRankDiff)

Comprimi last dim se i ranghi differiscono da quelli previsti esattamente di 1.

Parametri
tf il TensorFlowOps
etichette Valori dell'etichetta, un Operand le cui dimensioni corrispondono predictions .
predizioni Valori predetti, un Tensor di dimensioni arbitrarie.
attesoRankDiff Risultato previsto di rank(predictions) - rank(labels) .
ritorna
  • labels e predictions , possibilmente con l'ultimo dim spremuto.

operando statico pubblico <T> safeMean (Ops tf, perdite di operando <T>, numElements lunghi)

Calcola una media sicura delle perdite.

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
perdite Operand i cui elementi contengono misurazioni delle perdite individuali.
numElementi Il numero di elementi misurabili nelle losses .
ritorna
  • Uno scalare che rappresenta la media delle losses . Se numElements è zero, viene restituito zero.

public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, etichette operando <T>, previsioni operando <T>)

Comprimere o espandere l'ultima dimensione, se necessario, con un campione di peso pari a uno.

  1. Comprime l'ultima dimensione delle predictions o labels se la loro classificazione differisce di 1 (utilizzando removeSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>) ).
  2. Comprime o espande l'ultima dimensione di sampleWeight se il suo rango differisce di 1 dal nuovo rango delle predictions . Se sampleWeight è scalare, viene mantenuto scalare.

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
etichette Etichetta facoltativa Operand le cui dimensioni corrispondono prediction .
predizioni Valori previsti, un Operand di dimensioni arbitrarie.
ritorna
  • LossTuple di prediction , label , sampleWeight sarà nullo. Ognuno di essi potrebbe avere l'ultima dimensione compressa, sampleWeight potrebbe essere esteso di una dimensione. Se sampleWeight è nullo, viene restituito (previsione, etichetta).

public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, etichette operando <T>, previsioni operando <T>, operando <T> sampleWeights)

Se necessario, comprimi o espandi l'ultima dimensione.

  1. Comprime l'ultima sfumatura delle predictions o labels se la loro classificazione non differisce di 1.
  2. Comprime o espande l'ultima dimensione di sampleWeight se il suo rango differisce di 1 dal nuovo rango delle predictions . Se sampleWeight è scalare, viene mantenuto scalare.

Parametri
tf le operazioni TensorFlow
etichette Etichetta facoltativa Operand le cui dimensioni corrispondono prediction .
predizioni Valori previsti, un Operand di dimensioni arbitrarie.
campionePesi Peso/i campione facoltativo Operand le cui dimensioni corrispondono prediction .
ritorna
  • LossTuple di predictions , labels e sampleWeight . Ognuno di essi potrebbe avere l'ultima dimensione compressa, sampleWeight potrebbe essere esteso di una dimensione. Se sampleWeight è nullo, vengono restituite solo le predictions e labels eventualmente modificate dalla forma.

operando statico pubblico <T> valueCheck (Ops tf, prefisso stringa, valori operando <T>, valori operando <T> consentiti)

Controlla se tutti i valori rientrano nel set di valori consentiti. L'esecuzione dell'operando in modalità Grafico genererà TFInvalidArgumentException , se almeno un valore non è compreso nel set di valori consentiti. In modalità Eager, questo metodo genererà un'eccezione IllegalArgumentException se almeno un valore non è compreso nel set di valori consentiti.

Parametri
tf Le operazioni TensorFlow
prefisso Un prefisso String da includere nel messaggio di errore
valori i valori da controllare
valori consentiti i valori ammessi
ritorna
  • i valori possibilmente con dipendenze di controllo se TensorFlow Ops rappresenta una sessione di grafici
Lancia
IllegalArgumentException se la sessione è in modalità Eager e almeno un valore non è compreso nel set di valori consentiti