Il s'agit de méthodes d'assistance pour les pertes et les métriques et seront privées du module lorsque la modularité Java sera appliquée à TensorFlow Java. Ces méthodes ne doivent pas être utilisées en dehors des packages de pertes et de mesures.
Constructeurs Publics
Méthodes publiques
statique <T étend TNumber > Opérande < TInt32 > | |
statique <T étend TNumber > Opérande <T> | calculateWeightedLoss (Ops tf, perte d'opérande <T>, réduction de réduction , opérande <T> sampleWeight) Calcule la perte pondérée |
statique <T étend TNumber > Opérande <T> | rangeCheck (Ops tf, préfixe de chaîne, valeurs d'opérande <T>, opérande <T> minValue, opérande <T> maxValue) Effectuer une vérification de plage inclusive sur les valeurs |
statique <T étend TNumber > LossTuple <T> | RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d'opérande <T>) Appuyez sur la dernière valeur si les rangs diffèrent de ceux attendus d'exactement 1. |
statique <T étend TNumber > LossTuple <T> | RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, étiquettes Operand <T>, prédictions Operand <T>, int ExpectRankDiff) Appuyez sur la dernière valeur si les rangs diffèrent de ceux attendus d'exactement 1. |
statique <T étend TNumber > Opérande <T> | |
statique <T étend TNumber > LossTuple <T> | squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d'opérande <T>) Réduisez ou agrandissez la dernière dimension si nécessaire avec un sampleWeights de un. |
statique <T étend TNumber > LossTuple <T> | squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d' opérande <T>, opérande <T> sampleWeights) Réduisez ou agrandissez la dernière dimension si nécessaire. |
statique <T étend TNumber > Opérande <T> | valueCheck (Ops tf, préfixe de chaîne, valeurs d'opérande <T>, valeurs d'opérande <T> autorisées) Vérifie si toutes les valeurs sont dans les valeurs autorisées définies. |
Méthodes héritées
Constructeurs Publics
Aide aux pertes publiques ()
Méthodes publiques
Opérande statique public < TInt32 > allAxes (Ops tf, Opérande <T> op)
Obtient un tableau d'entiers constants représentant tous les axes de l'opérande.
Paramètres
tf | les opérations TensorFlow |
---|---|
op | les opérations TensorFlow |
Retour
- une constante qui représente tous les axes de l'opérande.
Opérande statique public <T> calculateWeightedLoss (Ops tf, Opérande <T> perte, Réduction réduction, Opérande <T> sampleWeight)
Calcule la perte pondérée
Paramètres
tf | les opérations TensorFlow |
---|---|
perte | la perte non pondérée |
réduction | le type de réduction |
poids de l'échantillon | le poids de l'échantillon, s'il est nul, la valeur par défaut est un. |
Retour
- la perte pondérée
Opérande statique public <T> rangeCheck (Ops tf, préfixe de chaîne, valeurs de l'opérande <T>, opérande <T> minValue, opérande <T> maxValue)
Effectuer une vérification de plage inclusive sur les valeurs
Paramètres
tf | les opérations TensorFlow |
---|---|
préfixe | Un préfixe String à inclure dans le message d'erreur |
valeurs | les valeurs à vérifier |
valeur min | la valeur minimale |
Valeur max | la valeur maximale |
Retour
- les valeurs éventuellement avec des dépendances de contrôle si TensorFlow Ops représente une session graphique
Jetés
Exception d'argument illégal | si TensorFlow Ops représente une session impatiente |
---|
public static LossTuple <T> removeSqueezableDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d'opérande <T>)
Appuyez sur la dernière valeur si les rangs diffèrent de ceux attendus d'exactement 1.
Paramètres
tf | le TensorFlowOps |
---|---|
Étiquettes | Valeurs d'étiquette, un Tensor dont les dimensions correspondent predictions . |
prédictions | Valeurs prédites, un Tensor de dimensions arbitraires. |
Retour
-
labels
etpredictions
, éventuellement avec la dernière dimension pressée.
public static LossTuple <T> removeSqueezableDimensions (Ops tf, étiquettes Operand <T>, prédictions Operand <T>, int ExpectRankDiff)
Appuyez sur la dernière valeur si les rangs diffèrent de ceux attendus d'exactement 1.
Paramètres
tf | le TensorFlowOps |
---|---|
Étiquettes | Valeurs d'étiquette, un Operand dont les dimensions correspondent predictions . |
prédictions | Valeurs prédites, un Tensor de dimensions arbitraires. |
attenduRankDiff | Résultat attendu de rank(predictions) - rank(labels) . |
Retour
-
labels
etpredictions
, éventuellement avec la dernière dimension pressée.
Opérande statique public <T> safeMean (Ops tf, pertes d'opérande <T>, numElements longs)
Calcule une moyenne sûre des pertes.
Paramètres
tf | les opérations TensorFlow |
---|---|
pertes | Operand dont les éléments contiennent des mesures de perte individuelles. |
numElements | Le nombre d'éléments mesurables dans losses . |
Retour
- Un scalaire représentant la moyenne des
losses
. SinumElements
vaut zéro, alors zéro est renvoyé.
public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d'opérande <T>)
Réduisez ou agrandissez la dernière dimension si nécessaire avec un sampleWeights de un.
- Presse la dernière dimension des
predictions
oulabels
si leur rang diffère de 1 (en utilisantremoveSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>)
). - Réduit ou étend la dernière dimension de
sampleWeight
si son rang diffère de 1 du nouveau rang depredictions
. SisampleWeight
est scalaire, il reste scalaire.
Paramètres
tf | les opérations TensorFlow |
---|---|
Étiquettes | Étiquette facultative Operand dont les dimensions correspondent à prediction . |
prédictions | Valeurs prédites, un Operand de dimensions arbitraires. |
Retour
- LossTuple de
prediction
,label
,sampleWeight
sera nul. Chacun d'eux a peut-être la dernière dimension compressée,sampleWeight
pourrait être étendu d'une dimension. SisampleWeight
est nul, (prédiction, étiquette) est renvoyé.
public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, étiquettes d'opérande <T>, prédictions d' opérande <T>, opérande <T> sampleWeights)
Réduisez ou agrandissez la dernière dimension si nécessaire.
- Récupère la dernière dimension des
predictions
oulabels
si leur rang ne diffère pas de 1. - Réduit ou étend la dernière dimension de
sampleWeight
si son rang diffère de 1 du nouveau rang depredictions
. SisampleWeight
est scalaire, il reste scalaire.
Paramètres
tf | les opérations TensorFlow |
---|---|
Étiquettes | Étiquette facultative Operand dont les dimensions correspondent à prediction . |
prédictions | Valeurs prédites, un Operand de dimensions arbitraires. |
exemples de poids | Poids(s) d'échantillon facultatif(s) Operand dont les dimensions correspondent à prediction . |
Retour
- LossTuple de
predictions
,labels
etsampleWeight
. Chacun d'eux a peut-être la dernière dimension compressée,sampleWeight
pourrait être étendu d'une dimension. SisampleWeight
est nul, seules lespredictions
etlabels
éventuellement modifiées en forme sont renvoyées.
Opérande statique public <T> valueCheck (Ops tf, préfixe de chaîne, valeurs de l'opérande <T>, opérande <T> AllowValues)
Vérifie si toutes les valeurs sont dans les valeurs autorisées définies. L’exécution de l’opérande en mode Graph lancera TFInvalidArgumentException
, si au moins une valeur ne figure pas dans l’ensemble de valeurs autorisées. En mode Eager, cette méthode lèvera une IllegalArgumentException
si au moins une valeur ne fait pas partie des valeurs autorisées définies.
Paramètres
tf | Les opérations TensorFlow |
---|---|
préfixe | Un préfixe String à inclure dans le message d'erreur |
valeurs | les valeurs à vérifier |
Valeurs autorisées | les valeurs autorisées |
Retour
- les valeurs éventuellement avec des dépendances de contrôle si TensorFlow Ops représente une session graphique
Jetés
Exception d'argument illégal | si la session est en mode Eager et qu'au moins une valeur n'est pas dans les valeurs autorisées définies |
---|