LossesHelper

공개 클래스 LossesHelper

이는 Losses 및 Metrics에 대한 도우미 메서드이며 Java 모듈성이 TensorFlow Java에 적용될 때 모듈 전용이 됩니다. 이러한 방법은 손실 및 메트릭 패키지 외부에서 사용해서는 안 됩니다.

공공 생성자

손실도우미 ()

공개 방법

static <T는 TNumber를 확장합니다. > 피연산자 < TInt32 >
allAxes (Ops tf, 피연산자 <T> op)
피연산자의 모든 축을 나타내는 상수 정수 배열을 가져옵니다.
static <T는 Tnumber를 확장합니다. > 피연산자 <T>
ComputeWeightedLoss (Ops tf, Operand <T> 손실, 감소 감소, Operand <T> SampleWeight)
가중 손실을 계산합니다.
static <T는 Tnumber를 확장합니다. > 피연산자 <T>
rangeCheck (Ops tf, 문자열 접두사, 피연산자 <T> 값, 피연산자 <T> minValue, 피연산자 <T> maxValue)
값에 대해 포함 범위 확인을 수행합니다.
static <T는 TNumber를 확장합니다. > LossTuple <T>
RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측)
순위가 예상과 정확히 1만큼 차이가 나면 마지막 희미함을 압축합니다.
static <T는 TNumber를 확장합니다. > LossTuple <T>
RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측, int ExpectRankDiff)
순위가 예상과 정확히 1만큼 차이가 나면 마지막 희미함을 압축합니다.
static <T는 Tnumber를 확장합니다. > 피연산자 <T>
safeMean (Ops tf, Operand <T> 손실, 긴 numElements)
손실의 안전한 평균을 계산합니다.
static <T는 TNumber를 확장합니다. > LossTuple <T>
squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측)
필요한 경우 샘플 가중치 1을 사용하여 마지막 차원을 압축하거나 확장합니다.
static <T는 TNumber를 확장합니다. > LossTuple <T>
squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측, Operand <T> SampleWeights)
필요한 경우 마지막 치수를 압축하거나 확장합니다.
static <T는 Tnumber를 확장합니다. > 피연산자 <T>
valueCheck (Ops tf, 문자열 접두사, 피연산자 <T> 값, 피연산자 <T> allowedValues)
모든 값이 허용된 값 집합에 포함되어 있는지 확인합니다.

상속된 메서드

공공 생성자

공개 손실 도우미 ()

공개 방법

공개 정적 피연산자 < TInt32 > allAxes (Ops tf, Operand <T> op)

피연산자의 모든 축을 나타내는 상수 정수 배열을 가져옵니다.

매개변수
tf TensorFlow 작업
작전 TensorFlow 작업
보고
  • 피연산자의 모든 축을 나타내는 상수입니다.

공개 정적 피연산자 <T> ComputeWeightedLoss (Ops tf, 피연산자 <T> 손실, 감소 감소, 피연산자 <T> SampleWeight)

가중 손실을 계산합니다.

매개변수
tf TensorFlow 작업
손실 비가중 손실
절감 감소의 유형
샘플무게 샘플 가중치. null인 경우 기본값은 1입니다.
보고
  • 가중 손실

공개 정적 피연산자 <T> rangeCheck (Ops tf, 문자열 접두사, 피연산자 <T> 값, 피연산자 <T> minValue, 피연산자 <T> maxValue)

값에 대해 포함 범위 확인을 수행합니다.

매개변수
tf TensorFlow 작업
접두사 오류 메시지에 포함할 문자열 접두사
가치 확인할 값
최소값 최소값
최대값 최대값
보고
  • TensorFlow Ops가 그래프 세션을 나타내는 경우 제어 종속성이 있을 수 있는 값
던지기
IllegalArgumentException TensorFlow Ops가 Eager Session을 나타내는 경우

public static LossTuple <T> RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측)

순위가 예상과 정확히 1만큼 차이가 나면 마지막 희미함을 압축합니다.

매개변수
tf TensorFlowOps
라벨 레이블 값, 차원이 predictions 과 일치하는 Tensor 입니다.
예측 예측 값, 임의 차원의 Tensor .
보고
  • labels 및 predictions , 아마도 마지막으로 희미하게 압착되었을 수 있습니다.

공개 정적 LossTuple <T> RemoveSqueezableDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측, int ExpectRankDiff)

순위가 예상과 정확히 1만큼 차이가 나면 마지막 희미함을 압축합니다.

매개변수
tf TensorFlowOps
라벨 레이블 값, 차원이 predictions 일치하는 Operand .
예측 예측 값, 임의 차원의 Tensor .
예상순위차이 rank(predictions) - rank(labels) 의 예상 결과입니다.
보고
  • labels 및 predictions , 아마도 마지막으로 희미하게 압착되었을 수 있습니다.

공개 정적 피연산자 <T> safeMean (Ops tf, 피연산자 <T> 손실, 긴 numElements)

손실의 안전한 평균을 계산합니다.

매개변수
tf TensorFlow 작업
사상자 수 요소에 개별 손실 측정값이 포함된 Operand .
요소 수 측정 가능한 losses 요소의 수입니다.
보고
  • losses 평균을 나타내는 스칼라입니다. numElements 가 0이면 0이 반환됩니다.

public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측)

필요한 경우 샘플 가중치 1을 사용하여 마지막 차원을 압축하거나 확장합니다.

  1. 순위가 1만큼 다른 경우 predictions 또는 labels 의 마지막 부분을 압착합니다( removeSqueezableDimensions(Ops, Operand<T>, Operand<T>) 사용).
  2. 순위가 새 predictions 순위와 1만큼 다른 경우 sampleWeight 의 마지막 치수를 압축하거나 확장합니다. sampleWeight 가 스칼라이면 스칼라로 유지됩니다.

매개변수
tf TensorFlow 작업
라벨 차원이 prediction 일치하는 선택적 레이블 Operand .
예측 예측 값, 임의 차원의 Operand .
보고
  • prediction 의 LossTuple, label , sampleWeight 는 null이 됩니다. 각각은 마지막 차원이 압축되어 있을 수 있으며, sampleWeight 한 차원만큼 확장될 수 있습니다. sampleWeight 가 null이면 (예측, 라벨)이 반환됩니다.

public static LossTuple <T> squeezeOrExpandDimensions (Ops tf, Operand <T> 레이블, Operand <T> 예측, Operand <T> SampleWeights)

필요한 경우 마지막 치수를 압축하거나 확장합니다.

  1. 순위가 1만큼 다르지 않으면 predictions 또는 labels 의 마지막 희미한 부분을 압착합니다.
  2. 순위가 새 predictions 순위와 1만큼 다른 경우 sampleWeight 의 마지막 치수를 압축하거나 확장합니다. sampleWeight 가 스칼라이면 스칼라로 유지됩니다.

매개변수
tf TensorFlow 작업
라벨 차원이 prediction 일치하는 선택적 레이블 Operand .
예측 예측 값, 임의 차원의 Operand .
샘플 가중치 선택적 샘플 가중치 차원이 prediction 과 일치하는 Operand .
보고
  • predictions , labels 및 sampleWeight 의 LossTuple입니다. 각각은 마지막 차원이 압축되어 있을 수 있으며, sampleWeight 한 차원만큼 확장될 수 있습니다. sampleWeight 가 null인 경우 모양이 수정되었을 수 있는 predictions 과 labels 만 반환됩니다.

공개 정적 피연산자 <T> valueCheck (Ops tf, 문자열 접두사, 피연산자 <T> 값, 피연산자 <T> allowedValues)

모든 값이 허용된 값 집합에 포함되어 있는지 확인합니다. 그래프 모드에서 피연산자를 실행하면 하나 이상의 값이 허용된 값 세트에 없으면 TFInvalidArgumentException 발생합니다. Eager 모드에서 이 메소드는 하나 이상의 값이 허용된 값 세트에 없으면 IllegalArgumentException 을 발생시킵니다.

매개변수
tf TensorFlow 작업
접두사 오류 메시지에 포함할 문자열 접두사
가치 확인할 값
허용값 허용되는 값
보고
  • TensorFlow Ops가 그래프 세션을 나타내는 경우 제어 종속성이 있을 수 있는 값
던지기
IllegalArgumentException 세션이 Eager 모드에 있고 하나 이상의 값이 허용된 값 세트에 없는 경우