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Reduce

classe abstrata pública Reduce

Subclasses diretas conhecidas

Média <T extends TNumber >

Subclasses indiretas conhecidas

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

Constantes

Fragmento	CONTAR
Fragmento	TOTAL

Métodos Públicos

Variável <T>	getCount () Obtém a variável de contagem
Classe <T>	getResultType () Obtém o tipo das variáveis
Variável <T>	getTotal () Obtém a variável total
Op	resetStates () 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
Fragmento	getName () Obtém o nome desta métrica.
longo	getSeed () Obtém o valor da semente do gerador de número aleatório
Ops	getTF () Obtém as operações do TensorFlow
Op abstrato	resetStates () Redefine quaisquer variáveis de estado para seus valores iniciais
Operando abstrato <T>	resultado () Obtém o resultado atual da métrica
op final	updateState ( Operando <? estende TNumber > etiquetas, Operando <? estende TNumber > previsões, Operando <? estende TNumber > sampleWeights) Cria uma operação NoOp com dependências de controle para atualizar o estado da métrica
op 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 > etiquetas, 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	igual a (objeto arg0)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notificar tudo ()
Fragmento	toString ()
vazio final	espera (long arg0, int arg1)
vazio final	espera (long arg0)
vazio final	espera ()

Constantes

public static final String COUNT

Valor constante: "contagem"

public static final String TOTAL

Valor constante: "total"

Métodos Públicos

Variável pública <T> getCount ()

Obtém a variável de contagem

Devoluções

a variável de contagem

public Class <T> getResultType ()

Obtém o tipo das variáveis

Devoluções

o tipo para as variáveis

public Variable <T> getTotal ()

Obtém a variável total

Devoluções

a variável total

public Op resetStates ()

Redefine quaisquer variáveis de estado para seus valores iniciais

Devoluções

a operação de controle para fazer o reset

public Operand <T> result ()

Obtém o resultado atual da métrica

Devoluções

o resultado, possivelmente com dependências de controle

Lista pública < 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 o sampleWeights

Parâmetros

valores	as entradas a serem passadas para atualizar o estado, isso não pode ser nulo
sampleWeights	os pesos da amostra a serem aplicados aos valores podem ser nulos.

Devoluções

o resultado com uma dependência de controle no estado de atualização Operandos

Lança

Exceção de argumento ilegal	se os valores forem nulos