Mean

lớp công cộng

Các lớp con trực tiếp đã biết MeanMetricWrapper <T mở rộng TNumber > MeanMetricWrapper <T mở rộng TNumber > Một lớp kết nối hàm mất trạng thái với số liệu Mean bằng cách sử dụng mức giảm WEIGHTED_MEAN .

Các lớp con gián tiếp đã biết BinaryCrossentropy <T mở rộng TNumber >, CategoricalCrossentropy <T mở rộng TNumber >, CategoricalHinge <T mở rộng TNumber >, CosineSimilarity <T mở rộng TNumber >, Bản lề <T mở rộng TNumber >, KLDivergence <T mở rộng TNumber >, LogCoshError <T mở rộng TNumber >, MeanAbsoluteError <T mở rộng TNumber >, MeanAbsolutePercentageError <T mở rộng TNumber >, MeanSquaredError <T mở rộng TNumber >, MeanSquaredLogarithmicError <T mở rộng TNumber >, Poisson <T mở rộng TNumber >, SparseCategoricalCrossentropy <T mở rộng TNumber >, SquaredHinge <T mở rộng TNumber > BinaryCrossentropy <T mở rộng TNumber > Một Số liệu tính toán tổn thất entropy chéo nhị phân giữa các nhãn thực và các nhãn được dự đoán. Phân loạiCrossentropy <T mở rộng TNumber > Một Số liệu tính toán tổn thất entropy chéo phân loại giữa các nhãn thực và các nhãn được dự đoán. Bản lề phân loại <T mở rộng TNumber > Một Số liệu tính toán số liệu tổn thất bản lề được phân loại giữa các nhãn và dự đoán. CosineSimilarity <T mở rộng TNumber > Một số liệu tính toán số liệu tương tự cosin giữa các nhãn và dự đoán. Bản lề <T mở rộng TNumber > Một thước đo tính toán thước đo tổn thất bản lề giữa các nhãn và dự đoán. KLD Phân kỳ <T mở rộng TNumber > Một số liệu tính toán số liệu tổn thất phân kỳ Kullback-Leibler giữa các nhãn và dự đoán. LogCoshError <T mở rộng TNumber > Một thước đo tính logarit của cosin hyperbol của thước đo lỗi dự đoán giữa nhãn và dự đoán. MeanAbsoluteError <T mở rộng TNumber > Một số liệu tính toán giá trị trung bình của sự khác biệt tuyệt đối giữa các nhãn và dự đoán. MeanAbsolutePercentageError <T mở rộng TNumber > Một số liệu tính toán giá trị trung bình của sự khác biệt tuyệt đối giữa các nhãn và dự đoán. MeanSquaredError <T mở rộng TNumber > Một số liệu tính toán giá trị trung bình của sự khác biệt tuyệt đối giữa các nhãn và dự đoán. MeanSquaredLogarithmicError <T mở rộng TNumber > Một số liệu tính toán giá trị trung bình của sự khác biệt tuyệt đối giữa các nhãn và dự đoán. Poisson <T mở rộng TNumber > Một số liệu tính toán số liệu tổn thất poisson giữa các nhãn và dự đoán. SparseCategoricalCrossentropy <T kéo dài TNumber > Một số liệu tính toán tổn thất entropy chéo phân loại thưa thớt giữa các nhãn thực và nhãn được dự đoán. SquaredHinge <T mở rộng TNumber > Một thước đo tính toán thước đo tổn thất bản lề bình phương giữa các nhãn và dự đoán.

Một số liệu triển khai giá trị trung bình có trọng số WEIGHTED_MEAN

Hằng số kế thừa

Từ lớp org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce

Sợi dây	ĐẾM
Sợi dây	TỔNG CỘNG

Phương pháp kế thừa

Từ lớp org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce

Biến <T>	getCount () Lấy biến đếm
Lớp<T>	getResultType () Lấy kiểu cho các biến
Biến <T>	getTotal () Lấy biến tổng
Ồ	resetStates () Đặt lại bất kỳ biến trạng thái nào về giá trị ban đầu của chúng
Toán hạng <T>	kết quả () Nhận kết quả hiện tại của số liệu
Danh sách< Op >	updateStateList ( Toán hạng <? mở rộng giá trị TNumber >, Toán hạng <? mở rộng TNumber > sampleWeights) Cập nhật các biến số liệu dựa trên đầu vào.

Từ lớp org.tensorflow.framework.metrics.Metric

Toán hạng cuối cùng <T>	callOnce ( Toán hạng <? mở rộng TNumber > giá trị, Toán hạng <? mở rộng TNumber > sampleWeights) Cuộc gọi cập nhật trạng thái một lần, sau đó là cuộc gọi để nhận kết quả
Sợi dây	lấy Tên () Lấy tên của số liệu này.
dài	getSeed () Nhận giá trị hạt giống của trình tạo số ngẫu nhiên
Rất tiếc	getTF () Nhận hoạt động của TensorFlow
trừu tượng Op	resetStates () Đặt lại bất kỳ biến trạng thái nào về giá trị ban đầu của chúng
Toán hạng trừu tượng <T>	kết quả () Nhận kết quả hiện tại của số liệu
bài hát cuối cùng	updateState ( Toán hạng <? mở rộng TNumber > nhãn, Toán hạng <? mở rộng TNumber > dự đoán, Toán hạng <? mở rộng TNumber > sampleWeights) Tạo Hoạt động NoOp với các phần phụ thuộc kiểm soát để cập nhật trạng thái số liệu
bài hát cuối cùng	updateState ( Toán hạng <? mở rộng TNumber > giá trị, Toán hạng <? mở rộng TNumber > sampleWeights) Tạo Hoạt động NoOp với các phần phụ thuộc kiểm soát để cập nhật trạng thái số liệu
Danh sách< Op >	updateStateList ( Toán hạng <? mở rộng TNumber > nhãn, Toán hạng <? mở rộng TNumber > dự đoán, Toán hạng <? mở rộng TNumber > sampleWeights) Tạo Danh sách hoạt động để cập nhật trạng thái số liệu dựa trên nhãn và dự đoán.
Danh sách< Op >	updateStateList ( Toán hạng <? mở rộng giá trị TNumber >, Toán hạng <? mở rộng TNumber > sampleWeights) Tạo Danh sách hoạt động để cập nhật trạng thái số liệu dựa trên các giá trị đầu vào.

Từ lớp java.lang.Object

boolean	bằng (Đối tượng arg0)
Lớp cuối cùng<?>	getClass ()
int	Mã Băm ()
khoảng trống cuối cùng	thông báo ()
khoảng trống cuối cùng	thông báoTất cả ()
Sợi dây	toString ()
khoảng trống cuối cùng	chờ đã (arg0 dài, int arg1)
khoảng trống cuối cùng	chờ đã (arg0 dài)
khoảng trống cuối cùng	Chờ đợi ()