CosineSimilarity

공개 클래스 코사인 유사성

라벨과 예측 간의 코사인 유사성 측정항목을 계산하는 측정항목입니다.

상수

정수

DEFAULT_AXIS

상속된 상수

org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce 클래스에서

끈	세다
끈	총

공공 생성자

	CosineSimilarity (Ops tf, 문자열 이름, 긴 시드, Class<T> 유형) 기본 축인 DEFAULT_AXIS 사용하여 라벨과 예측 간의 코사인 유사성 측정항목을 계산하는 측정항목을 만듭니다.
	CosineSimilarity (Ops tf, 문자열 이름, int 축, 긴 시드, Class<T> 유형) 라벨과 예측 간의 코사인 유사성 측정항목을 계산하는 측정항목을 만듭니다.
	CosineSimilarity (Ops tf, 문자열 이름, int[] 축, 긴 시드, Class<T> 유형) 코사인 유사성 측정항목을 생성합니다.

공개 방법

피연산자 <T>

호출 ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <? 확장 TNumber > 예측) labels 과 predictions 간의 가중 손실을 계산합니다.

상속된 메서드

org.tensorflow.framework.metrics.impl.MeanMetricWrapper 클래스에서

손실 측정 <T>	손실 획득 () 손실 함수를 가져옵니다.
목록< Op >	updateStateList ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <? 확장 TNumber > 예측, 피연산자 <? 확장 TNumber > SampleWeights) 손실 함수를 호출하고 손실을 평균 측정항목에 전달하여 여러 반복에 걸쳐 손실의 가중 평균을 계산함으로써 평균 측정항목의 상태를 업데이트하는 작업을 만듭니다.

org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce 클래스에서

변수 <T>	getCount () 개수 변수를 가져옵니다.
클래스<T>	getResultType () 변수의 유형을 가져옵니다.
변수 <T>	총합계 () 전체 변수를 가져옵니다.
작전	재설정상태 () 모든 상태 변수를 초기 값으로 재설정합니다.
피연산자 <T>	결과 () 측정항목의 현재 결과를 가져옵니다.
목록< Op >	updateStateList ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 값, 피연산자 <? 확장 TNumber > SampleWeights) 입력을 기반으로 측정항목 변수를 업데이트합니다.

org.tensorflow.framework.metrics.Metric 클래스에서

최종 피연산자 <T>	callOnce ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 값, 피연산자 <? 확장 TNumber > SampleWeights) 업데이트 상태를 한 번 호출한 후 결과를 얻기 위해 호출합니다.
끈	getName () 이 측정항목의 이름을 가져옵니다.
긴	getSeed () 난수 생성기 시드 값을 가져옵니다.
운영	getTF () TensorFlow 작업을 가져옵니다.
추상 작전	재설정상태 () 모든 상태 변수를 초기 값으로 재설정합니다.
추상 피연산자 <T>	결과 () 측정항목의 현재 결과를 가져옵니다.
최종 작전	updateState ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <? 확장 TNumber > 예측, 피연산자 <? 확장 TNumber > SampleWeights) 측정항목 상태를 업데이트하기 위해 제어 종속성이 있는 NoOp 작업을 생성합니다.
최종 작전	updateState ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 값, 피연산자 <? 확장 TNumber > SampleWeights) 측정항목 상태를 업데이트하기 위해 제어 종속성이 있는 NoOp 작업을 생성합니다.
목록< Op >	updateStateList ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <? 확장 TNumber > 예측, 피연산자 <? 확장 TNumber > SampleWeights) 라벨 및 예측을 기반으로 측정항목 상태를 업데이트하는 작업 목록을 만듭니다.
목록< Op >	updateStateList ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 값, 피연산자 <? 확장 TNumber > SampleWeights) 입력 값을 기반으로 지표 상태를 업데이트하는 작업 목록을 만듭니다.

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

인터페이스 org.tensorflow.framework.metrics.impl.LossMetric 에서

추상 피연산자 <T>

호출 ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <? 확장 TNumber > 예측) labels 과 predictions 간의 가중 손실을 계산합니다.

상수

공개 정적 최종 int DEFAULT_AXIS

상수값: -1

공공 생성자

공개 CosineSimilarity (Ops tf, 문자열 이름, 긴 시드, Class<T> 유형)

기본 축인 DEFAULT_AXIS 사용하여 라벨과 예측 간의 코사인 유사성 측정항목을 계산하는 측정항목을 만듭니다.

매개변수

tf	TensorFlow 작업
이름	이 측정항목의 이름입니다. null인 경우 측정항목 이름은 getSimpleName() 입니다.
씨앗	난수 생성을 위한 시드입니다. 주어진 시드로 생성된 초기화는 항상 주어진 형태와 데이터 유형에 대해 동일한 무작위 텐서를 생성합니다.
유형	변수 및 결과의 유형

공개 CosineSimilarity (Ops tf, 문자열 이름, int 축, 긴 시드, Class<T> 유형)

라벨과 예측 간의 코사인 유사성 측정항목을 계산하는 측정항목을 만듭니다.

매개변수

tf	TensorFlow 작업
이름	이 측정항목의 이름입니다. null인 경우 측정항목 이름은 getSimpleName() 입니다.
중심선	코사인 유사성이 계산되는 차원입니다.
씨앗	난수 생성을 위한 시드입니다. 주어진 시드로 생성된 초기화는 항상 주어진 형태와 데이터 유형에 대해 동일한 무작위 텐서를 생성합니다.
유형	변수 및 결과의 유형

공개 CosineSimilarity (Ops tf, 문자열 이름, int[] 축, 긴 시드, Class<T> 유형)

코사인 유사성 측정항목을 생성합니다.

매개변수

tf	TensorFlow 작업
이름	이 측정항목의 이름입니다. null인 경우 측정항목 이름은 getSimpleName() 입니다.
중심선	코사인 유사성이 계산되는 차원입니다.
씨앗	난수 생성을 위한 시드입니다. 주어진 시드로 생성된 초기화는 항상 주어진 형태와 데이터 유형에 대해 동일한 무작위 텐서를 생성합니다.
유형	변수 및 결과의 유형

공개 방법

공개 피연산자 <T> 호출 ( 피연산자 <? 확장 TNumber > 레이블, 피연산자 <? 확장 TNumber > 예측)

labels 과 predictions 간의 가중 손실을 계산합니다.

매개변수

라벨	진리값 또는 라벨
예측	예측

보고

• 손실