Reduce

classe abstrata pública Reduzir

Subclasses diretas conhecidas

Subclasses indiretas conhecidas

BinaryCrossentropy <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a perda binária de entropia cruzada entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos.
CategóricaCrossentropia <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a perda categórica de entropia cruzada entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos.
CategoricalHinge <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça categórica entre rótulos e previsões.
CossenoSimilaridade <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de similaridade de cosseno entre rótulos e previsões.
Dobradiça <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça entre rótulos e previsões.
KLDivergência <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de perda de divergência de Kullback-Leibler entre rótulos e previsões.
LogCoshError <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula o logaritmo do cosseno hiperbólico da métrica de erro de previsão entre rótulos e previsões.
MeanAbsoluteError <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões.
MeanAbsolutePercentageError <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões.
MeanMetricWrapper <T estende TNumber >	Uma classe que conecta uma função de perda sem estado com a métrica `Mean` usando uma redução de `WEIGHTED_MEAN` .
MeanSquaredError <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões.
MeanSquaredLogarithmicError <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a média da diferença absoluta entre rótulos e previsões.
Poisson <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de perda de poisson entre rótulos e previsões.
SparseCategoricalCrossentropy <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a perda de entropia cruzada categórica esparsa entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos.
SquaredHinge <T estende TNumber >	Uma métrica que calcula a métrica de perda de dobradiça quadrada entre rótulos e previsões.

Encapsula métricas que executam uma operação de redução nos valores da métrica.

Constantes

Corda	CONTAR
Corda	TOTAL

Métodos Públicos

Variável <T>	obterContar () Obtém a variável de contagem
Classe<T>	getResultType () Obtém o tipo das variáveis
Variável <T>	obterTotal () Obtém a variável total
Op.	resetEstados () Redefine quaisquer variáveis de estado para seus valores iniciais
Operando <T>	resultado () Obtém o resultado atual da métrica
Lista< Op >	updateStateList ( Operando <? estende TNumber > valores, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Atualiza as variáveis métricas com base nas entradas.

Métodos herdados

Da classe org.tensorflow.framework.metrics.Metric

Operando final <T>	callOnce ( Operando <? estende TNumber > valores, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Chama o estado de atualização uma vez, seguido por uma chamada para obter o resultado
Corda	getNome () Obtém o nome desta métrica.
longo	obterSeed () Obtém o valor inicial do gerador de números aleatórios
Operações	obterTF () Obtém as operações do TensorFlow
operação abstrata	resetEstados () Redefine quaisquer variáveis de estado para seus valores iniciais
Operando abstrato <T>	resultado () Obtém o resultado atual da métrica
operação final	updateState ( Operando <? estende TNumber > rótulos, Operando <? estende TNumber > previsões, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma operação NoOp com dependências de controle para atualizar o estado da métrica
operação final	updateState ( Operando <? estende TNumber > valores, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma operação NoOp com dependências de controle para atualizar o estado da métrica
Lista< Op >	updateStateList ( Operando <? estende TNumber > rótulos, Operando <? estende TNumber > previsões, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma lista de operações para atualizar o estado da métrica com base em rótulos e previsões.
Lista< Op >	updateStateList ( Operando <? estende TNumber > valores, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma lista de operações para atualizar o estado da métrica com base nos valores de entrada.

Da classe java.lang.Object

boleano	é igual (objeto arg0)
aula final<?>	getClass ()
interno	código hash ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar todos ()
Corda	para sequenciar ()
vazio final	espere (long arg0, int arg1)
vazio final	espere (arg0 longo)
vazio final	espere ()

Constantes

String final estática pública COUNT

Valor constante: "contagem"

String final estática pública TOTAL

Valor Constante: "total"

Métodos Públicos

Variável pública <T> getCount ()

Obtém a variável de contagem

Devoluções

a variável de contagem

classe pública<T> getResultType ()

Obtém o tipo das variáveis

Devoluções

o tipo para as variáveis

Variável pública <T> getTotal ()

Obtém a variável total

Devoluções

a variável total

operação pública resetStates ()

Redefine quaisquer variáveis de estado para seus valores iniciais

Devoluções

a operação de controle para fazer o reset

resultado do operando público <T> ()

Obtém o resultado atual da métrica

Devoluções

o resultado, possivelmente com dependências de controle

public List< Op > updateStateList ( Operando <? estende TNumber > valores, Operando <? estende TNumber > sampleWeights)

Atualiza as variáveis métricas com base nas entradas. Pelo menos um argumento de entrada necessário para values , uma entrada adicional opcional para sampleWeights

Parâmetros

valores	as entradas a serem passadas para o estado de atualização, isso não pode ser nulo
pesos de amostra	os pesos amostrais a serem aplicados aos valores podem ser nulos.

Devoluções

o resultado com uma dependência de controle nos operandos do estado de atualização

Lança

Exceção de argumento ilegal	se os valores forem nulos