LossesHelper

lớp công khai LossesHelper

Đây là các phương thức trợ giúp cho Tổn thất và Số liệu và sẽ ở chế độ riêng tư mô-đun khi tính mô-đun Java được áp dụng cho TensorFlow Java. Không nên sử dụng các phương pháp này bên ngoài các gói tổn thất và số liệu.

Nhà xây dựng công cộng

Người trợ giúp tổn thất ()

Phương pháp công khai

tĩnh <T mở rộng TNumber > Toán hạng < TInt32 >
allAxes (Ops tf, Toán hạng <T> op)
Lấy một mảng số nguyên không đổi đại diện cho tất cả các trục của toán hạng.
tĩnh <T mở rộng TNumber > Toán hạng <T>
tính toánWeightedLoss (Ops tf, Toán hạng <T> mất, Giảm thiểu , Toán tử <T> sampleWeight)
Tính toán tổn thất có trọng số
tĩnh <T mở rộng TNumber > Toán hạng <T>
rangeCheck (Ops tf, Tiền tố chuỗi, giá trị toán hạng <T>, toán hạng <T> minValue, toán hạng <T> maxValue)
Thực hiện kiểm tra phạm vi bao gồm trên các giá trị
tĩnh <T mở rộng TNumber > LossTuple <T>
loại bỏSqueezableDimensions (Ops tf, nhãn Toán hạng <T>, dự đoán Toán hạng <T>)
Bóp mức mờ cuối cùng nếu thứ hạng khác với mong đợi chính xác 1.
tĩnh <T mở rộng TNumber > LossTuple <T>
loại bỏSqueezableDimensions (Ops tf, nhãn Toán hạng <T>, dự đoán Toán hạng <T>, int dự kiếnRankDiff)
Bóp mức mờ cuối cùng nếu thứ hạng khác với mong đợi chính xác 1.
tĩnh <T mở rộng TNumber > Toán hạng <T>
safeMean ( Tổn thất Ops tf, Toán hạng <T>, numElements dài)
Tính toán mức tổn thất trung bình an toàn.
tĩnh <T mở rộng TNumber > LossTuple <T>
SqueeOrExpandDimensions (các nhãn Ops tf, Toán hạng <T>, Dự đoán Toán hạng <T>)
Nén hoặc mở rộng kích thước cuối cùng nếu cần với trọng lượng mẫu là một.
tĩnh <T mở rộng TNumber > LossTuple <T>
bópOrExpandDimensions (Ops tf, nhãn Toán hạng <T>, dự đoán Toán hạng <T>, Trọng số mẫu Toán hạng <T>)
Bóp hoặc mở rộng kích thước cuối cùng nếu cần.
tĩnh <T mở rộng TNumber > Toán hạng <T>
valueCheck (Ops tf, Tiền tố chuỗi, Giá trị toán hạng <T>, Giá trị toán hạng <T> được phép)
Kiểm tra xem liệu tất cả các giá trị có nằm trong bộ giá trị được phép hay không.

Phương pháp kế thừa

Nhà xây dựng công cộng

công khai LossesHelper ()

Phương pháp công khai

Toán hạng tĩnh công khai < TInt32 > allAxes (Ops tf, Toán hạng <T> op)

Lấy một mảng số nguyên không đổi đại diện cho tất cả các trục của toán hạng.

Thông số
tf hoạt động của TensorFlow
op hoạt động của TensorFlow
Trả lại
  • một hằng số đại diện cho tất cả các trục của toán hạng.

Toán hạng tĩnh công khai <T> tính toánWeightedLoss (Ops tf, Mất toán hạng <T>, Giảm mức giảm , Toán hạng <T> sampleWeight)

Tính toán tổn thất có trọng số

Thông số
tf hoạt động của TensorFlow
sự mất mát sự mất mát không trọng số
sự giảm bớt kiểu giảm
mẫuTrọng lượng trọng lượng mẫu, nếu null thì giá trị mặc định là một.
Trả lại
  • sự giảm cân

Kiểm tra phạm vi toán hạng tĩnh công khai <T> (Ops tf, tiền tố chuỗi, giá trị toán hạng <T>, toán hạng <T> minValue, toán hạng <T> maxValue)

Thực hiện kiểm tra phạm vi bao gồm trên các giá trị

Thông số
tf hoạt động của TensorFlow
tiếp đầu ngữ Tiền tố chuỗi để đưa vào thông báo lỗi
giá trị các giá trị cần kiểm tra
giá trị tối thiểu giá trị tối thiểu
giá trị tối đa giá trị tối đa
Trả lại
  • các giá trị có thể có phụ thuộc điều khiển nếu TensorFlow Ops đại diện cho Phiên biểu đồ
Ném
Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp nếu TensorFlow Ops đại diện cho Phiên háo hức

public static LossTuple <T> RemoveSqueezableDimensions (các nhãn Ops tf, Toán hạng <T>, dự đoán Toán hạng <T>)

Bóp mức mờ cuối cùng nếu thứ hạng khác với mong đợi chính xác 1.

Thông số
tf TensorFlowOps
nhãn Các giá trị nhãn, một Tensor có kích thước phù hợp với predictions .
phỏng đoán Các giá trị được dự đoán, một Tensor có kích thước tùy ý.
Trả lại
  • labels và predictions , có thể bị bóp mờ lần cuối.

công khai tĩnh LossTuple <T> loại bỏSqueezableDimensions (Ops tf, nhãn Toán hạng <T>, dự đoán Toán hạng <T>, int dự kiếnRankDiff)

Bóp mức mờ cuối cùng nếu thứ hạng khác với mong đợi chính xác 1.

Thông số
tf TensorFlowOps
nhãn Giá trị nhãn, Operand có kích thước khớp với predictions .
phỏng đoán Các giá trị được dự đoán, một Tensor có kích thước tùy ý.
dự kiếnRankDiff Kết quả mong đợi của rank(predictions) - rank(labels) .
Trả lại
  • labels và predictions , có thể bị bóp mờ lần cuối.

Toán hạng tĩnh công khai <T> safeMean (Lỗi Ops tf, Toán hạng <T>, numElements dài)

Tính toán mức tổn thất trung bình an toàn.

Thông số
tf hoạt động của TensorFlow
lỗ vốn Operand có các phần tử chứa số đo tổn thất riêng lẻ.
số phần tử Số lượng các yếu tố có thể đo lường được trong losses .
Trả lại
  • Một đại lượng vô hướng đại diện cho giá trị trung bình của losses . Nếu numElements bằng 0 thì trả về 0.

public static LossTuple <T> bópOrExpandDimensions (các nhãn Ops tf, Toán hạng <T>, dự đoán Toán hạng <T>)

Nén hoặc mở rộng kích thước cuối cùng nếu cần với trọng lượng mẫu là một.

  1. Bóp predictions hoặc labels mờ cuối cùng nếu thứ hạng của chúng khác nhau 1 (sử dụng removeSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>) ).
  2. Nén hoặc mở rộng độ mờ cuối cùng của sampleWeight nếu thứ hạng của nó khác 1 so với thứ hạng predictions mới . Nếu sampleWeight là vô hướng thì nó được giữ nguyên vô hướng.

Thông số
tf hoạt động của TensorFlow
nhãn Nhãn Operand hạng có kích thước khớp với prediction .
phỏng đoán Giá trị được dự đoán, Operand có kích thước tùy ý.
Trả lại
  • LossTuple của prediction , label , sampleWeight sẽ không có giá trị. Mỗi trong số chúng có thể bị nén kích thước cuối cùng, sampleWeight có thể được mở rộng thêm một chiều. Nếu sampleWeight là null, (dự đoán, nhãn) sẽ được trả về.

public static LossTuple <T> bópOrExpandDimensions (Ops tf, nhãn Toán hạng <T>, dự đoán Toán hạng <T>, Trọng lượng mẫu Toán hạng <T>)

Bóp hoặc mở rộng kích thước cuối cùng nếu cần.

  1. Bóp bớt predictions hoặc labels cuối cùng nếu thứ hạng của chúng không khác nhau 1.
  2. Nén hoặc mở rộng độ mờ cuối cùng của sampleWeight nếu thứ hạng của nó khác 1 so với thứ hạng predictions mới . Nếu sampleWeight là vô hướng thì nó được giữ nguyên vô hướng.

Thông số
tf hoạt động của TensorFlow
nhãn Nhãn Operand hạng có kích thước khớp với prediction .
phỏng đoán Giá trị được dự đoán, Operand có kích thước tùy ý.
mẫuTrọng lượng (Các) trọng lượng mẫu tùy Operand hạng có kích thước khớp với prediction .
Trả lại
  • LossTuple predictions , labels và sampleWeight . Mỗi trong số chúng có thể bị nén kích thước cuối cùng, sampleWeight có thể được mở rộng thêm một chiều. Nếu sampleWeight là null thì chỉ trả về predictions và labels có thể đã sửa đổi hình dạng.

kiểm tra giá trị toán hạng tĩnh công khai <T> (Ops tf, tiền tố chuỗi, giá trị toán hạng <T>, toán hạng <T> giá trị được phép)

Kiểm tra xem liệu tất cả các giá trị có nằm trong bộ giá trị được phép hay không. Việc chạy toán hạng ở chế độ Biểu đồ sẽ tạo ra TFInvalidArgumentException , nếu ít nhất một giá trị không nằm trong tập hợp giá trị được phép. Trong chế độ Háo hức, phương thức này sẽ đưa ra IllegalArgumentException nếu ít nhất một giá trị không nằm trong bộ giá trị được phép.

Thông số
tf Hoạt động của TensorFlow
tiếp đầu ngữ Tiền tố chuỗi để đưa vào thông báo lỗi
giá trị các giá trị cần kiểm tra
giá trị được phép các giá trị được phép
Trả lại
  • các giá trị có thể có phụ thuộc điều khiển nếu TensorFlow Ops đại diện cho Phiên biểu đồ
Ném
Ngoại lệ Đối số bất hợp pháp nếu Phiên ở chế độ Háo hức và ít nhất một giá trị không nằm trong bộ giá trị được phép