이는 Losses 및 Metrics에 대한 도우미 메서드이며 Java 모듈성이 TensorFlow Java에 적용될 때 모듈 전용이 됩니다. 이러한 방법은 손실 및 메트릭 패키지 외부에서 사용해서는 안 됩니다.
공공 생성자
손실도우미 () |
공개 방법
static <T는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 < TInt32 > | |
static <T는 Tnumber를 확장합니다. > 피연산자 <T> | |
static <T는 Tnumber를 확장합니다. > 피연산자 <T> | rangeCheck (Ops tf, 문자열 접두사, 피연산자 <T> 값, 피연산자 <T> minValue, 피연산자 <T> maxValue) 값에 대해 포함 범위 확인을 수행합니다. |
static <T는 TNumber를 확장합니다. > LossTuple <T> | RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측) 순위가 예상과 정확히 1만큼 차이가 나면 마지막 희미함을 압축합니다. |
static <T는 TNumber를 확장합니다. > LossTuple <T> | RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측, int ExpectRankDiff) 순위가 예상과 정확히 1만큼 차이가 나면 마지막 희미함을 압축합니다. |
static <T는 Tnumber를 확장합니다. > 피연산자 <T> | |
static <T는 TNumber를 확장합니다. > LossTuple <T> | squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측) 필요한 경우 샘플 가중치 1을 사용하여 마지막 차원을 압축하거나 확장합니다. |
static <T는 TNumber를 확장합니다. > LossTuple <T> | squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측, Operand <T> SampleWeights) 필요한 경우 마지막 치수를 압축하거나 확장합니다. |
static <T는 Tnumber를 확장합니다. > 피연산자 <T> |
상속된 메서드
공공 생성자
공개 손실 도우미 ()
공개 방법
공개 정적 피연산자 < TInt32 > allAxes (Ops tf, Operand <T> op)
피연산자의 모든 축을 나타내는 상수 정수 배열을 가져옵니다.
매개변수
tf | TensorFlow 작업 |
---|---|
작전 | TensorFlow 작업 |
보고
- 피연산자의 모든 축을 나타내는 상수입니다.
공개 정적 피연산자 <T> ComputeWeightedLoss (Ops tf, 피연산자 <T> 손실, 감소 감소, 피연산자 <T> SampleWeight)
가중 손실을 계산합니다.
매개변수
tf | TensorFlow 작업 |
---|---|
손실 | 비가중 손실 |
절감 | 감소의 유형 |
샘플무게 | 샘플 가중치. null인 경우 기본값은 1입니다. |
보고
- 가중 손실
공개 정적 피연산자 <T> rangeCheck (Ops tf, 문자열 접두사, 피연산자 <T> 값, 피연산자 <T> minValue, 피연산자 <T> maxValue)
값에 대해 포함 범위 확인을 수행합니다.
매개변수
tf | TensorFlow 작업 |
---|---|
접두사 | 오류 메시지에 포함할 문자열 접두사 |
가치 | 확인할 값 |
최소값 | 최소값 |
최대값 | 최대값 |
보고
- TensorFlow Ops가 그래프 세션을 나타내는 경우 제어 종속성이 있을 수 있는 값
던지기
IllegalArgumentException | TensorFlow Ops가 Eager Session을 나타내는 경우 |
---|
public static LossTuple <T> RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측)
순위가 예상과 정확히 1만큼 차이가 나면 마지막 희미함을 압축합니다.
매개변수
tf | TensorFlowOps |
---|---|
라벨 | 레이블 값, 차원이 predictions 과 일치하는 Tensor 입니다. |
예측 | 예측 값, 임의 차원의 Tensor . |
보고
-
labels
및predictions
, 아마도 마지막으로 희미하게 압착되었을 수 있습니다.
공개 정적 LossTuple <T> RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측, int ExpectRankDiff)
순위가 예상과 정확히 1만큼 차이가 나면 마지막 희미함을 압축합니다.
매개변수
tf | TensorFlowOps |
---|---|
라벨 | 레이블 값, 차원이 predictions 일치하는 Operand . |
예측 | 예측 값, 임의 차원의 Tensor . |
예상순위차이 | rank(predictions) - rank(labels) 의 예상 결과입니다. |
보고
-
labels
및predictions
, 아마도 마지막으로 희미하게 압착되었을 수 있습니다.
공개 정적 피연산자 <T> safeMean (Ops tf, 피연산자 <T> 손실, 긴 numElements)
손실의 안전한 평균을 계산합니다.
매개변수
tf | TensorFlow 작업 |
---|---|
사상자 수 | 요소에 개별 손실 측정값이 포함된 Operand . |
요소 수 | 측정 가능한 losses 요소의 수입니다. |
보고
-
losses
평균을 나타내는 스칼라입니다.numElements
가 0이면 0이 반환됩니다.
public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측)
필요한 경우 샘플 가중치 1을 사용하여 마지막 차원을 압축하거나 확장합니다.
- 순위가 1만큼 다른 경우
predictions
또는labels
의 마지막 부분을 압착합니다(removeSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>)
사용). - 순위가 새
predictions
순위와 1만큼 다른 경우sampleWeight
의 마지막 치수를 압축하거나 확장합니다.sampleWeight
가 스칼라이면 스칼라로 유지됩니다.
매개변수
tf | TensorFlow 작업 |
---|---|
라벨 | 차원이 prediction 일치하는 선택적 레이블 Operand . |
예측 | 예측 값, 임의 차원의 Operand . |
보고
-
prediction
의 LossTuple,label
,sampleWeight
는 null이 됩니다. 각각은 마지막 차원이 압축되어 있을 수 있으며,sampleWeight
한 차원만큼 확장될 수 있습니다.sampleWeight
가 null이면 (예측, 라벨)이 반환됩니다.
public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측, Operand <T> SampleWeights)
필요한 경우 마지막 치수를 압축하거나 확장합니다.
- 순위가 1만큼 다르지 않으면
predictions
또는labels
의 마지막 희미한 부분을 압착합니다. - 순위가 새
predictions
순위와 1만큼 다른 경우sampleWeight
의 마지막 치수를 압축하거나 확장합니다.sampleWeight
가 스칼라이면 스칼라로 유지됩니다.
매개변수
tf | TensorFlow 작업 |
---|---|
라벨 | 차원이 prediction 일치하는 선택적 레이블 Operand . |
예측 | 예측 값, 임의 차원의 Operand . |
샘플 가중치 | 선택적 샘플 가중치 차원이 prediction 과 일치하는 Operand . |
보고
-
predictions
,labels
및sampleWeight
의 LossTuple입니다. 각각은 마지막 차원이 압축되어 있을 수 있으며,sampleWeight
한 차원만큼 확장될 수 있습니다.sampleWeight
가 null인 경우 모양이 수정되었을 수 있는predictions
과labels
만 반환됩니다.
공개 정적 피연산자 <T> valueCheck (Ops tf, 문자열 접두사, 피연산자 <T> 값, 피연산자 <T> allowedValues)
모든 값이 허용된 값 집합에 포함되어 있는지 확인합니다. 그래프 모드에서 피연산자를 실행하면 하나 이상의 값이 허용된 값 세트에 없으면 TFInvalidArgumentException
발생합니다. Eager 모드에서 이 메소드는 하나 이상의 값이 허용된 값 세트에 없으면 IllegalArgumentException
을 발생시킵니다.
매개변수
tf | TensorFlow 작업 |
---|---|
접두사 | 오류 메시지에 포함할 문자열 접두사 |
가치 | 확인할 값 |
허용값 | 허용되는 값 |
보고
- TensorFlow Ops가 그래프 세션을 나타내는 경우 제어 종속성이 있을 수 있는 값
던지기
IllegalArgumentException | 세션이 Eager 모드에 있고 하나 이상의 값이 허용된 값 세트에 없는 경우 |
---|