TensorFlow kembali hadir di Google I/O pada 14 Mei! Daftar sekarang

Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

LossesHelper

LossesHelper kelas publik

Ini adalah metode pembantu untuk Kerugian dan Metrik dan akan menjadi modul pribadi ketika modularitas Java diterapkan ke TensorFlow Java. Metode ini tidak boleh digunakan di luar paket kerugian dan metrik.

Konstruktor Publik

Kerugian Pembantu ()

Metode Publik

statis <T extends TNumber > Operan < TInt32 >	allAxes (Ops tf, Operan <T> op) Mendapatkan array integer Konstan yang mewakili semua sumbu operan.
statis <T memperluas TNomber > Operan <T>	computeWeightedLoss (Ops tf, Operand <T> loss, Pengurangan pengurangan, Operand <T> sampleWeight) Menghitung kerugian tertimbang
statis <T memperluas TNomber > Operan <T>	rangeCheck (Ops tf, Awalan string, nilai Operan <T>, Operan <T> minValue, Operan <T> maxValue) Lakukan pemeriksaan rentang inklusif pada nilainya
statis <T memperluas TNumber > LossTuple <T>	deleteSqueezableDimensions (Ops tf, label Operand <T>, prediksi Operand <T>) Peras terakhir redup jika peringkat berbeda dari yang diharapkan tepat 1.
statis <T memperluas TNumber > LossTuple <T>	deleteSqueezableDimensions (Ops tf, label Operand <T>, prediksi Operand <T>, int ExpectRankDiff) Peras terakhir redup jika peringkat berbeda dari yang diharapkan tepat 1.
statis <T memperluas TNomber > Operan <T>	safeMean (Ops tf, Operand <T> kerugian, numElements panjang) Menghitung rata-rata kerugian yang aman.
statis <T memperluas TNumber > LossTuple <T>	pemerasanOrExpandDimensions (Ops tf, label Operand <T>, prediksi Operand <T>) Peras atau perluas dimensi terakhir jika diperlukan dengan sampelBerat satu.
statis <T memperluas TNumber > LossTuple <T>	pemerasanOrExpandDimensions (Ops tf, label Operand <T>, prediksi Operand <T>, Operand <T> sampleWeights) Peras atau perluas dimensi terakhir jika diperlukan.
statis <T memperluas TNomber > Operan <T>	valueCheck (Ops tf, Awalan string, nilai Operan <T>, Operan <T> nilai yang diizinkan) Memeriksa untuk melihat apakah semua nilai berada dalam kumpulan nilai yang diizinkan.

Metode Warisan

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Konstruktor Publik

Pembantu Kerugian publik ()

Metode Publik

Operan statis publik < TInt32 > allAxes (Ops tf, Operan <T> op)

Mendapatkan array integer Konstan yang mewakili semua sumbu operan.

Parameter

tf	Operasi TensorFlow
op	Operasi TensorFlow

Kembali

sebuah Konstanta yang mewakili semua sumbu operan.

Operan statis publik <T> computeWeightedLoss (Ops tf, Operan <T> hilang, Pengurangan pengurangan, Operan <T> sampleWeight)

Menghitung kerugian tertimbang

Parameter

tf	Operasi TensorFlow
kehilangan	kerugian yang tidak tertimbang
pengurangan	jenis pengurangan
sampelBerat	bobot sampel, jika nol maka defaultnya adalah satu.

Kembali

kerugian tertimbang

Operan statis publik <T> rangeCheck (Ops tf, Awalan string, nilai Operan <T>, Operan <T> minValue, Operan <T> maxValue)

Lakukan pemeriksaan rentang inklusif pada nilainya

Parameter

tf	Operasi TensorFlow
awalan	Awalan String untuk disertakan dalam pesan kesalahan
nilai-nilai	nilai yang akan diperiksa
Nilai minimum	nilai minimum
nilai maksimal	nilai maksimum

Kembali

nilai yang mungkin memiliki dependensi kontrol jika Operasi TensorFlow mewakili Sesi Grafik

Melempar

Pengecualian Argumen Ilegal	jika Operasi TensorFlow mewakili Sesi yang Bersemangat

public static LossTuple <T> deleteSqueezableDimensions (Ops tf, label Operand <T>, prediksi Operand <T>)

Peras terakhir redup jika peringkat berbeda dari yang diharapkan tepat 1.

Parameter

tf	TensorFlowOps
label	Nilai label, `Tensor` yang dimensinya sesuai dengan `predictions` .
prediksi	Nilai yang diprediksi, `Tensor` dengan dimensi arbitrer.

Kembali

labels dan predictions , mungkin dengan perasan redup terakhir.

public static LossTuple <T> deleteSqueezableDimensions (Ops tf, label Operand <T>, prediksi Operand <T>, int ExpectRankDiff)

Peras terakhir redup jika peringkat berbeda dari yang diharapkan tepat 1.

Parameter

tf	TensorFlowOps
label	Nilai label, `Operand` yang dimensinya sesuai dengan `predictions` .
prediksi	Nilai yang diprediksi, `Tensor` dengan dimensi arbitrer.
ekspektasiPeringkatDiff	Hasil yang diharapkan dari `rank(predictions) - rank(labels)` .

Kembali

labels dan predictions , mungkin dengan perasan redup terakhir.

Operan statis publik <T> safeMean (Ops tf, Operan <T> kerugian, numElements panjang)

Menghitung rata-rata kerugian yang aman.

Parameter

tf	Operasi TensorFlow
kerugian	`Operand` yang elemennya berisi pengukuran kerugian individual.
numElements	Jumlah elemen terukur dalam `losses` .

Kembali

Skalar mewakili rata-rata losses . Jika numElements adalah nol, maka nol dikembalikan.

public static LossTuple <T> pemerasanOrExpandDimensions (Ops tf, label Operand <T>, prediksi Operand <T>)

Peras atau perluas dimensi terakhir jika diperlukan dengan sampelBerat satu.

Meredupkan predictions atau labels terakhir jika peringkatnya berbeda 1 (menggunakan removeSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>) ).
Meremas atau memperluas redup terakhir sampleWeight jika peringkatnya berbeda 1 dari peringkat predictions yang baru. Jika sampleWeight adalah skalar, ia tetap skalar.

Parameter

tf	Operasi TensorFlow
label	Label opsional `Operand` yang dimensinya sesuai dengan `prediction` .
prediksi	Nilai yang diprediksi, `Operand` dengan dimensi arbitrer.

Kembali

LossTuple prediction , label , sampleWeight akan menjadi nol. Masing-masing dari mereka mungkin memiliki dimensi terakhir yang diperas, sampleWeight dapat diperpanjang satu dimensi. Jika sampleWeight adalah null, (prediksi, label) dikembalikan.

public static LossTuple <T> pemerasanOrExpandDimensions (Ops tf, label Operand <T>, prediksi Operand <T>, Operand <T> sampleWeights)

Peras atau perluas dimensi terakhir jika diperlukan.

Meredupkan predictions atau labels terakhir jika peringkatnya tidak berbeda 1.
Meremas atau memperluas redup terakhir sampleWeight jika peringkatnya berbeda 1 dari peringkat predictions yang baru. Jika sampleWeight adalah skalar, ia tetap skalar.

Parameter

tf	Operasi TensorFlow
label	Label opsional `Operand` yang dimensinya sesuai dengan `prediction` .
prediksi	Nilai yang diprediksi, `Operand` dengan dimensi arbitrer.
sampelBerat	Bobot sampel opsional `Operand` yang dimensinya sesuai dengan `prediction` .

Kembali

LossTuple predictions , labels , dan sampleWeight . Masing-masing dari mereka mungkin memiliki dimensi terakhir yang diperas, sampleWeight dapat diperpanjang satu dimensi. Jika sampleWeight adalah null, hanya predictions dan labels yang mungkin diubah bentuknya yang dikembalikan.

Operan statis publik <T> valueCheck (Ops tf, awalan String, nilai Operan <T>, Operan <T> diizinkanValues)

Memeriksa untuk melihat apakah semua nilai berada dalam kumpulan nilai yang diizinkan. Menjalankan operan dalam mode Grafik akan memunculkan TFInvalidArgumentException , jika setidaknya satu nilai tidak termasuk dalam kumpulan nilai yang diizinkan. Dalam mode Eager, metode ini akan memunculkan IllegalArgumentException jika setidaknya satu nilai tidak termasuk dalam kumpulan nilai yang diizinkan.

Parameter

tf	Operasi TensorFlow
awalan	Awalan String untuk disertakan dalam pesan kesalahan
nilai-nilai	nilai yang akan diperiksa
nilai yang diizinkan	nilai yang diizinkan

Kembali

nilai yang mungkin memiliki dependensi kontrol jika Operasi TensorFlow mewakili Sesi Grafik

Melempar

Pengecualian Argumen Ilegal	jika Sesi berada dalam mode Bersemangat dan setidaknya satu nilai tidak berada dalam nilai yang diizinkan yang ditetapkan