LossesHelper

পাবলিক ক্লাস LossesHelper

এগুলি ক্ষতি এবং মেট্রিক্সের জন্য সহায়ক পদ্ধতি এবং টেনসরফ্লো জাভাতে জাভা মডুলারিটি প্রয়োগ করা হলে মডিউল ব্যক্তিগত হবে। এই পদ্ধতিগুলি ক্ষতি এবং মেট্রিক্স প্যাকেজের বাইরে ব্যবহার করা উচিত নয়।

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

লস হেল্পার ()

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্যাটিক <T TNumber > Operand < TInt32 > প্রসারিত করে	allAxes (Ops tf, Operand <T> op) অপারেন্ডের সমস্ত অক্ষকে উপস্থাপন করে একটি ধ্রুবক পূর্ণসংখ্যা অ্যারে পায়।
স্ট্যাটিক <T TNumber > Operand <T> প্রসারিত করে	computeWeightedloss (Ops tf, Operand <T> ক্ষতি, হ্রাস হ্রাস, Operand <T> নমুনা ওজন) ওজনযুক্ত ক্ষতি গণনা করে
স্ট্যাটিক <T TNumber > Operand <T> প্রসারিত করে	রেঞ্জচেক (Ops tf, স্ট্রিং উপসর্গ, Operand <T> মান, Operand <T> minValue, Operand <T> maxValue) মানগুলির উপর একটি অন্তর্ভুক্তিমূলক পরিসর পরীক্ষা করুন৷
স্ট্যাটিক <T TNumber প্রসারিত করে > LossTuple <T>	রিমুভ স্কুইজেবল ডাইমেনশন (Ops tf, Operand <T> লেবেল, Operand <T> পূর্বাভাস) যদি র‍্যাঙ্কগুলি প্রত্যাশিত থেকে ঠিক 1 এর মধ্যে আলাদা হয় তবে শেষটি ম্লান করুন।
স্ট্যাটিক <T TNumber প্রসারিত করে > LossTuple <T>	রিমুভ স্কুইজেবল ডাইমেনশন (Ops tf, Operand <T> লেবেল, Operand <T> পূর্বাভাস, int expectedRankDiff) যদি র‍্যাঙ্কগুলি প্রত্যাশিত থেকে ঠিক 1 এর মধ্যে আলাদা হয় তবে শেষটি ম্লান করুন।
স্ট্যাটিক <T TNumber > Operand <T> প্রসারিত করে	safeMean (Ops tf, Operand <T> ক্ষতি, দীর্ঘ সংখ্যা উপাদান) ক্ষতির একটি নিরাপদ গড় গণনা করে।
স্ট্যাটিক <T TNumber প্রসারিত করে > LossTuple <T>	squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> লেবেল, Operand <T> পূর্বাভাস) একটি নমুনা ওজনের সাথে প্রয়োজন হলে শেষ মাত্রা চেপে বা প্রসারিত করুন।
স্ট্যাটিক <T TNumber প্রসারিত করে > LossTuple <T>	squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> লেবেল, Operand <T> পূর্বাভাস, Operand <T> নমুনা ওজন) প্রয়োজন হলে শেষ মাত্রা চেপে বা প্রসারিত করুন।
স্ট্যাটিক <T TNumber > Operand <T> প্রসারিত করে	ভ্যালুচেক (Ops tf, স্ট্রিং প্রিফিক্স, Operand <T> মান, Operand <T> অনুমোদিত মান) সমস্ত মান অনুমোদিত মান সেটে আছে কিনা তা পরীক্ষা করে।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশ কোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	স্ট্রিং ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

পাবলিক লস হেল্পার ()

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক স্ট্যাটিক অপারেন্ড < TInt32 > allAxes (Ops tf, Operand <T> op)

অপারেন্ডের সমস্ত অক্ষকে উপস্থাপন করে একটি ধ্রুবক পূর্ণসংখ্যা অ্যারে পায়।

পরামিতি

tf	টেনসরফ্লো অপস
অপ	টেনসরফ্লো অপস

রিটার্নস

• একটি ধ্রুবক যা অপারেন্ডের সমস্ত অক্ষকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক অপারেন্ড <T> computeWeightedLoss (Ops tf, Operand <T> ক্ষতি, হ্রাস হ্রাস, Operand <T> নমুনা ওজন)

ওজনযুক্ত ক্ষতি গণনা করে

পরামিতি

tf	টেনসরফ্লো অপস
ক্ষতি	ওজনহীন ক্ষতি
হ্রাস	হ্রাসের প্রকার
নমুনা ওজন	নমুনার ওজন, যদি শূন্য হয় তবে এটি একটিতে ডিফল্ট।

রিটার্নস

• ওজন হ্রাস

পাবলিক স্ট্যাটিক অপারেন্ড <T> রেঞ্জচেক (Ops tf, স্ট্রিং উপসর্গ, Operand <T> মান, Operand <T> minValue, Operand <T> maxValue)

মানগুলির উপর একটি অন্তর্ভুক্তিমূলক পরিসর পরীক্ষা করুন৷

পরামিতি

tf	টেনসরফ্লো অপস
উপসর্গ	ত্রুটি বার্তা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য একটি স্ট্রিং উপসর্গ
মান	চেক করার মান
minValue	সর্বনিম্ন মান
maxValue	সর্বোচ্চ মান

রিটার্নস

• টেনসরফ্লো অপস একটি গ্রাফ সেশন প্রতিনিধিত্ব করলে মানগুলি সম্ভবত নিয়ন্ত্রণ নির্ভরতা সহ

নিক্ষেপ করে

অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম	যদি TensorFlow Ops একটি আগ্রহী অধিবেশন প্রতিনিধিত্ব করে

পাবলিক স্ট্যাটিক LossTuple <T> Remove Squeezable Dimensions (Ops tf, Operand <T> লেবেল, Operand <T> পূর্বাভাস)

যদি র‍্যাঙ্কগুলি প্রত্যাশিত থেকে ঠিক 1 এর মধ্যে আলাদা হয় তবে শেষটি ম্লান করুন।

পরামিতি

tf	TensorFlowOps
লেবেল	লেবেল মান, একটি Tensor যার মাত্রা predictions সাথে মেলে।
ভবিষ্যদ্বাণী	পূর্বাভাসিত মান, নির্বিচারে মাত্রার একটি Tensor ।

রিটার্নস

• labels এবং predictions , সম্ভবত শেষ ম্লান চেপে।

পাবলিক স্ট্যাটিক LossTuple <T> Remove Squeezable Dimensions (Ops tf, Operand <T> লেবেল, Operand <T> পূর্বাভাস, int expectedRankDiff)

যদি র‍্যাঙ্কগুলি প্রত্যাশিত থেকে ঠিক 1 এর মধ্যে আলাদা হয় তবে শেষটি ম্লান করুন।

পরামিতি

tf	TensorFlowOps
লেবেল	লেবেল মান, একটি Operand যার মাত্রা predictions সাথে মেলে।
ভবিষ্যদ্বাণী	পূর্বাভাসিত মান, নির্বিচারে মাত্রার একটি Tensor ।
প্রত্যাশিত র‌্যাঙ্কডিফ	rank(predictions) - rank(labels) ।

রিটার্নস

• labels এবং predictions , সম্ভবত শেষ ম্লান চেপে।

পাবলিক স্ট্যাটিক অপারেন্ড <T> safeMean (Ops tf, Operand <T> ক্ষতি, দীর্ঘ সংখ্যা উপাদান)

ক্ষতির একটি নিরাপদ গড় গণনা করে।

পরামিতি

tf	টেনসরফ্লো অপস
ক্ষতি	Operand যার উপাদানগুলি পৃথক ক্ষতি পরিমাপ ধারণ করে।
সংখ্যা উপাদান	losses মধ্যে পরিমাপযোগ্য উপাদানের সংখ্যা।

রিটার্নস

• losses গড় প্রতিনিধিত্বকারী একটি স্কেলার। যদি numElements শূন্য হয়, তাহলে শূন্য ফেরত দেওয়া হয়।

সর্বজনীন স্ট্যাটিক LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> লেবেল, Operand <T> পূর্বাভাস)

একটি নমুনা ওজনের সাথে প্রয়োজন হলে শেষ মাত্রা চেপে বা প্রসারিত করুন।

1. predictions বা labels শেষ ম্লানগুলিকে চাপ দেয় যদি তাদের র্যাঙ্ক 1 দ্বারা পৃথক হয় ( removeSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>) )।
2. sampleWeight শেষ ম্লান স্কুইজ বা প্রসারিত করে যদি এর র‍্যাঙ্ক predictions নতুন র‍্যাঙ্ক থেকে 1 দ্বারা আলাদা হয়৷ sampleWeight স্কেলার হলে, এটি স্কেলার রাখা হয়।

পরামিতি

tf	টেনসরফ্লো অপস
লেবেল	ঐচ্ছিক লেবেল Operand যার মাত্রা prediction সাথে মেলে।
ভবিষ্যদ্বাণী	পূর্বাভাসিত মান, ইচ্ছাকৃত মাত্রার একটি Operand ।

রিটার্নস

• prediction , label , sampleWeight লসটি শূন্য হবে। তাদের প্রতিটি সম্ভবত শেষ মাত্রা চেপে আছে, sampleWeight এক মাত্রা দ্বারা প্রসারিত করা যেতে পারে. sampleWeight শূন্য হলে, (ভবিষ্যদ্বাণী, লেবেল) ফেরত দেওয়া হয়।

পাবলিক স্ট্যাটিক LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> লেবেল, Operand <T> পূর্বাভাস, Operand <T> স্যাম্পলওয়েট)

প্রয়োজন হলে শেষ মাত্রা চেপে বা প্রসারিত করুন।

1. predictions বা labels শেষ ম্লান করে দেয় যদি তাদের র্যাঙ্ক 1 দ্বারা আলাদা না হয়।
2. sampleWeight শেষ ম্লান স্কুইজ বা প্রসারিত করে যদি এর র‍্যাঙ্ক predictions নতুন র‍্যাঙ্ক থেকে 1 দ্বারা আলাদা হয়৷ sampleWeight স্কেলার হলে, এটি স্কেলার রাখা হয়।

পরামিতি

tf	টেনসরফ্লো অপস
লেবেল	ঐচ্ছিক লেবেল Operand যার মাত্রা prediction সাথে মেলে।
ভবিষ্যদ্বাণী	পূর্বাভাসিত মান, ইচ্ছাকৃত মাত্রার একটি Operand ।
নমুনা ওজন	ঐচ্ছিক নমুনা ওজন(গুলি) Operand যার মাত্রা prediction সাথে মেলে।

রিটার্নস

• predictions , labels এবং sampleWeight লস। তাদের প্রতিটি সম্ভবত শেষ মাত্রা চেপে আছে, sampleWeight এক মাত্রা দ্বারা প্রসারিত করা যেতে পারে. sampleWeight শূন্য হলে, শুধুমাত্র সম্ভাব্য আকৃতি পরিবর্তিত predictions এবং labels ফেরত দেওয়া হয়।

পাবলিক স্ট্যাটিক অপারেন্ড <T> মান পরীক্ষা (Ops tf, স্ট্রিং উপসর্গ, অপারেন্ড <T> মান, অপারেন্ড <T> অনুমোদিত মান)

সমস্ত মান অনুমোদিত মান সেটে আছে কিনা তা পরীক্ষা করে। গ্রাফ মোডে অপারেন্ড চালানো TFInvalidArgumentException নিক্ষেপ করবে, যদি অন্তত একটি মান অনুমোদিত মান সেটে না থাকে। Eager মোডে, এই পদ্ধতিটি একটি IllegalArgumentException নিক্ষেপ করবে যদি অন্তত একটি মান অনুমোদিত মান সেটে না থাকে।

পরামিতি

tf	টেনসরফ্লো অপস
উপসর্গ	ত্রুটি বার্তা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য একটি স্ট্রিং উপসর্গ
মান	চেক করার মান
অনুমোদিত মান	অনুমোদিত মান

রিটার্নস

• টেনসরফ্লো অপস একটি গ্রাফ সেশন প্রতিনিধিত্ব করলে মানগুলি সম্ভবত নিয়ন্ত্রণ নির্ভরতা সহ

নিক্ষেপ করে

অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম	যদি সেশনটি Aager মোডে থাকে এবং অন্তত একটি মান অনুমোদিত মান সেটে না থাকে