Metric

متري فئة مجردة العامة

الفئات الفرعية المباشرة المعروفة تقليل <T يمتد TNumber > تقليل <T يمتد TNumber > يقوم بتغليف المقاييس التي تنفذ عملية تقليل على قيم القياس.

الفئات الفرعية غير المباشرة المعروفة BinaryCrossentropy <T يمتد TNumber >، CategoricalCrossentropy <T يمتد TNumber >، CategoricalHinge <T يمتد TNumber >، CosineSimilarity <T يمتد TNumber >، المفصلة <T يمتد TNumber >، KLDivergence <T يمتد TNumber >، LogCoshError <T يمتد TNumber >، المتوسط <T يمتد TNumber >، MeanAbsoluteError <T يمتد TNumber >، MeanAbsolutePercentageError <T يمتد TNumber >، MeanMetricWrapper <T يمتد TNumber >، MeanSquaredError <T يمتد TNumber >، MeanSquaredLogarithmicError <T يمتد TNumber >، Poisson <T يمتد TNumber >، SparseCategoricalCros سينتروبي < T يمتد TNumber >، SquaredHinge <T يمتد TNumber > BinaryCrossentropy <T يمتد TNumber > مقياس يحسب الخسارة الثنائية للإنتروبيا المتبادلة بين التسميات الحقيقية والتسميات المتوقعة. CategoricalCrossentropy <T يمتد TNumber > مقياس يحسب الخسارة الفئوية للإنتروبيا المتبادلة بين التسميات الحقيقية والتسميات المتوقعة. المفصلة القاطعة <T تمتد TNumber > مقياس يحسب مقياس فقدان المفصلة الفئوي بين التسميات والتنبؤات. تشابه جيب التمام <T يمتد TNumber > مقياس يحسب مقياس تشابه جيب التمام بين التسميات والتنبؤات. المفصلة <T تمتد TNumber > مقياس يحسب مقياس فقدان المفصلة بين التسميات والتنبؤات. KLDivergence <T يمتد TNumber > مقياس يحسب مقياس خسارة التباعد Kullback-Leibler بين التسميات والتنبؤات. LogCoshError <T يمتد TNumber > مقياس يحسب لوغاريتم جيب التمام الزائدي لمقياس خطأ التنبؤ بين التسميات والتنبؤات. يعني <T يمتد TNumber > مقياس يستخدم المتوسط ​​المرجح WEIGHTED_MEAN MeanAbsoluteError <T يمتد TNumber > مقياس يحسب متوسط ​​الفرق المطلق بين التسميات والتنبؤات. MeanAbsolutePercentageError <T يمتد TNumber > مقياس يحسب متوسط ​​الفرق المطلق بين التسميات والتنبؤات. MeanMetricWrapper <T يمتد TNumber > فئة تعمل على ربط دالة خسارة عديمة الحالة مع مقياس Mean ​​باستخدام تقليل WEIGHTED_MEAN . MeanSquaredError <T يمتد TNumber > مقياس يحسب متوسط ​​الفرق المطلق بين التسميات والتنبؤات. MeanSquaredLogarithmicError <T يمتد TNumber > مقياس يحسب متوسط ​​الفرق المطلق بين التسميات والتنبؤات. بواسون <T يمتد TNumber > مقياس يحسب مقياس فقدان بواسون بين التسميات والتنبؤات. SparseCategoricalCrossentropy <T يمتد TNumber > مقياس يحسب الخسارة الفئوية المتقاطعة للإنتروبيا بين التسميات الحقيقية والتسميات المتوقعة. SquaredHinge <T يمتد TNumber > مقياس يحسب مقياس خسارة المفصلة التربيعية بين التسميات والتنبؤات.

الفئة الأساسية للمقاييس

الأساليب العامة

المعامل النهائي <T>	callOnce ( المعامل <؟ يمتد TNumber > القيم، المعامل <؟ يمتد TNumber > SampleWeights) يتم تحديث حالة المكالمات مرة واحدة، تليها مكالمة للحصول على النتيجة
خيط	الحصول على الاسم () يحصل على اسم هذا المقياس.
طويل	الحصول على البذور () يحصل على القيمة الأولية لمولد الأرقام العشوائية
العمليات	جيتف () يحصل على TensorFlow Ops
مجردة المرجع	إعادة تعيين الحالات () يعيد تعيين أي متغيرات الحالة إلى قيمها الأولية
المعامل المجرد <T>	نتيجة () الحصول على النتيجة الحالية للقياس
المرجع النهائي	updateState ( المعامل <? يمتد TNumber > التسميات، والمعامل <? يمتد TNumber > التنبؤات، والمعامل <? يمتد TNumber > SampleWeights) ينشئ عملية NoOp مع تبعيات التحكم لتحديث حالة القياس
المرجع النهائي	updateState ( المعامل <؟ يمتد TNumber > القيم، المعامل <؟ يمتد TNumber > SampleWeights) ينشئ عملية NoOp مع تبعيات التحكم لتحديث حالة القياس
قائمة< المرجع >	updateStateList ( المعامل <؟ يمتد TNumber > التسميات، المعامل <؟ يمتد TNumber > التنبؤات، المعامل <؟ يمتد TNumber > SampleWeights) إنشاء قائمة عمليات لتحديث حالة القياس بناءً على التسميات والتنبؤات.
قائمة< المرجع >	updateStateList ( المعامل <؟ يمتد TNumber > القيم، المعامل <؟ يمتد TNumber > SampleWeights) إنشاء قائمة عمليات لتحديث حالة القياس بناءً على قيم الإدخال.

الطرق الموروثة

من فئة java.lang.Object

منطقية	يساوي (كائن arg0)
الدرجة النهائية<?>	الحصول على كلاس ()
كثافة العمليات	رمز التجزئة ()
الفراغ النهائي	إعلام ()
الفراغ النهائي	إعلام الكل ()
خيط	إلى سلسلة ()
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0، int arg1)
الفراغ النهائي	انتظر (طويل arg0)
الفراغ النهائي	انتظر ()

الأساليب العامة

المعامل النهائي العام <T> callOnce ( المعامل <؟ يمتد TNumber > القيم، المعامل <؟ يمتد TNumber > SampleWeights)

يتم تحديث حالة المكالمات مرة واحدة، تليها مكالمة للحصول على النتيجة

حدود

قيم	المدخلات التي سيتم تمريرها لتحديث الحالة، قد لا تكون فارغة
أوزان عينة	قد تكون أوزان العينة التي سيتم تطبيقها على القيم فارغة.

عائدات

• النتيجة، ربما مع تبعيات التحكم

سلسلة getName العامة ()

يحصل على اسم هذا المقياس.

عائدات

• اسم هذا المقياس

getSeed العامة الطويلة ()

يحصل على القيمة الأولية لمولد الأرقام العشوائية

عائدات

• القيمة الأولية لمولد الأرقام العشوائية

العمليات العامة getTF ()

يحصل على TensorFlow Ops

عائدات

• عمليات TensorFlow

الملخص العام لحالات إعادة تعيين العمليات ()

يعيد تعيين أي متغيرات الحالة إلى قيمها الأولية

عائدات

• عملية التحكم للقيام بإعادة الضبط

نتيجة المعامل الملخص العام <T> ()

الحصول على النتيجة الحالية للقياس

عائدات

• النتيجة، ربما مع تبعيات التحكم

حالة تحديث Op النهائية العامة ( المعامل <؟ يمتد TNumber > التسميات، المعامل <؟ يمتد TNumber > التنبؤات، المعامل <؟ يمتد TNumber > SampleWeights)

ينشئ عملية NoOp مع تبعيات التحكم لتحديث حالة القياس

حدود

تسميات	لواصق
التنبؤات	التوقعات
أوزان عينة	قد تكون أوزان العينة التي سيتم تطبيقها على القيم فارغة.

عائدات

• عملية تحديث حالة القياس

حالة تحديث Op النهائية العامة ( المعامل <؟ يمتد TNumber > القيم، المعامل <؟ يمتد TNumber > SampleWeights)

ينشئ عملية NoOp مع تبعيات التحكم لتحديث حالة القياس

حدود

قيم	المدخلات التي سيتم تمريرها لتحديث الحالة، قد لا تكون فارغة
أوزان عينة	قد تكون أوزان العينة التي سيتم تطبيقها على القيم فارغة.

عائدات

• عملية تحديث حالة القياس

القائمة العامة < Op > updateStateList ( المعامل <؟ يمتد TNumber > التسميات، المعامل <؟ يمتد TNumber > التنبؤات، المعامل <؟ يمتد TNumber > SampleWeights)

إنشاء قائمة عمليات لتحديث حالة القياس بناءً على التسميات والتنبؤات.

هذا تطبيق فارغ يجب تجاوزه في فئة فرعية، إذا لزم الأمر.

حدود

تسميات	لواصق
التنبؤات	التوقعات
أوزان عينة	قد تكون أوزان العينة التي سيتم تطبيقها على القيم فارغة.

عائدات

• قائمة العمليات لتحديث حالة القياس

القائمة العامة < Op > updateStateList ( المعامل <؟ يمتد قيم TNumber >، المعامل <؟ يمتد TNumber > SampleWeights)

إنشاء قائمة عمليات لتحديث حالة القياس بناءً على قيم الإدخال.

هذا تطبيق فارغ يجب تجاوزه في فئة فرعية، إذا لزم الأمر.

حدود

قيم	المدخلات التي سيتم تمريرها لتحديث الحالة، قد لا تكون فارغة
أوزان عينة	قد تكون أوزان العينة التي سيتم تطبيقها على القيم فارغة.

عائدات

• قائمة العمليات لتحديث حالة القياس