หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

CosineSimilarity

ความคล้ายคลึงกันของโคไซน์ คลาสสาธารณะ

หน่วยเมตริกที่คำนวณหน่วยวัดความคล้ายคลึงโคไซน์ระหว่างป้ายกำกับและการคาดคะเน

ค่าคงที่

ภายใน DEFAULT_AXIS

ค่าคงที่ที่สืบทอดมา

จากคลาส org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce

สตริง	นับ
สตริง	ทั้งหมด

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

	CosineSimilarity (Ops tf ชื่อสตริง เมล็ดยาว ชนิดคลาส<T>) สร้างหน่วยเมตริกที่คำนวณหน่วยเมตริกความคล้ายคลึงโคไซน์ระหว่างป้ายกำกับและการคาดคะเนด้วยแกนเริ่มต้น `DEFAULT_AXIS`
	ความคล้ายคลึงกันของโคไซน์ (Ops tf, ชื่อสตริง, แกน int, เมล็ดยาว, ประเภทคลาส <T>) สร้างหน่วยเมตริกที่คำนวณหน่วยวัดความคล้ายคลึงโคไซน์ระหว่างป้ายกำกับและการคาดคะเน
	CosineSimilarity (Ops tf, ชื่อสตริง, แกน int[], เมล็ดยาว, ประเภท Class<T>) สร้างเมตริกความคล้ายคลึงโคไซน์

วิธีการสาธารณะ

ตัวดำเนินการ <T>

โทร ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ป้ายกำกับ, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > การคาดการณ์)

คำนวณการสูญเสียน้ำหนักระหว่าง labels และ predictions

วิธีการสืบทอด

จากคลาส org.tensorflow.framework.metrics.impl.MeanMetricWrapper

ลอสเมตริก <T>

รับการสูญเสีย ()

รับฟังก์ชันการสูญเสีย

รายการ< ปฏิบัติการ >

updateStateList ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ป้ายกำกับ, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > การคาดคะเน, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ตัวอย่างน้ำหนัก)

สร้างการดำเนินการที่อัปเดตสถานะของหน่วยเมตริกเฉลี่ย โดยการเรียกใช้ฟังก์ชันการสูญเสียและส่งการสูญเสียไปยังหน่วยเมตริกเฉลี่ย เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการสูญเสียในการวนซ้ำหลายครั้ง

จากคลาส org.tensorflow.framework.metrics.impl.Reduce

ตัวแปร <T>	รับการนับ () รับตัวแปรการนับ
คลาส<T>	รับประเภทผลลัพธ์ () รับประเภทของตัวแปร
ตัวแปร <T>	รับผลรวม () รับค่าตัวแปรรวม
ปฏิบัติการ	รีเซ็ตสถานะ () รีเซ็ตตัวแปรสถานะใดๆ ให้เป็นค่าเริ่มต้น
ตัวดำเนินการ <T>	ผลลัพธ์ () รับผลลัพธ์ปัจจุบันของเมตริก
รายการ< ปฏิบัติการ >	updateStateList ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ค่า ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > SampleWeights) อัพเดตตัวแปรเมทริกตามอินพุต

จากคลาส org.tensorflow.framework.metrics.Metric

ตัวดำเนินการ สุดท้าย <T>	callOnce ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ค่า, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > SampleWeights) เรียกสถานะการอัปเดตหนึ่งครั้ง ตามด้วยการโทรเพื่อรับผลลัพธ์
สตริง	รับชื่อ () รับชื่อของเมตริกนี้
ยาว	รับเมล็ดพันธุ์ () รับค่าเมล็ดตัวสร้างตัวเลขสุ่ม
ปฏิบัติการ	getTF () รับ Ops TensorFlow
บทคัดย่อ Op	รีเซ็ตสถานะ () รีเซ็ตตัวแปรสถานะใดๆ ให้เป็นค่าเริ่มต้น
ตัวดำเนินการ นามธรรม <T>	ผลลัพธ์ () รับผลลัพธ์ปัจจุบันของเมตริก
ปฏิบัติการ สุดท้าย	updateState ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ป้ายกำกับ, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > การคาดคะเน, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ตัวอย่างน้ำหนัก) สร้างการดำเนินการ NoOp ที่มีการขึ้นต่อกันของการควบคุมเพื่ออัปเดตสถานะหน่วยเมตริก
ปฏิบัติการ สุดท้าย	updateState ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ค่า ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > SampleWeights) สร้างการดำเนินการ NoOp ที่มีการขึ้นต่อกันของการควบคุมเพื่ออัปเดตสถานะหน่วยเมตริก
รายการ< ปฏิบัติการ >	updateStateList ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ป้ายกำกับ, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > การคาดคะเน, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ตัวอย่างน้ำหนัก) สร้างรายการการดำเนินการเพื่ออัปเดตสถานะเมตริกตามป้ายกำกับและการคาดคะเน
รายการ< ปฏิบัติการ >	updateStateList ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ค่า ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > SampleWeights) สร้างรายการการดำเนินการเพื่ออัปเดตสถานะเมตริกตามค่าอินพุต

จากคลาส java.lang.Object

บูลีน	เท่ากับ (วัตถุ arg0)
คลาสสุดท้าย<?>	รับคลาส ()
ภายใน	แฮชโค้ด ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้ง ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้งทั้งหมด ()
สตริง	toString ()
โมฆะสุดท้าย	รอสักครู่ (ยาว arg0, int arg1)
โมฆะสุดท้าย	รอ (ยาว arg0)
โมฆะสุดท้าย	รอ ()

จากอินเทอร์เฟซ org.tensorflow.framework.metrics.impl.LossMetric

ตัวดำเนินการ นามธรรม <T>

คำนวณการสูญเสียน้ำหนักระหว่าง labels และ predictions

ค่าคงที่

สาธารณะคงสุดท้าย int DEFAULT_AXIS

ค่าคงที่: -1

คอนสตรัคชั่นสาธารณะ

CosineSimilarity สาธารณะ (Ops tf, ชื่อสตริง, เมล็ดยาว, ประเภทคลาส <T>)

สร้างหน่วยเมตริกที่คำนวณหน่วยเมตริกความคล้ายคลึงโคไซน์ระหว่างป้ายกำกับและการคาดคะเนด้วยแกนเริ่มต้น DEFAULT_AXIS

พารามิเตอร์

ไม่	Ops ของ TensorFlow
ชื่อ	ชื่อของตัวชี้วัดนี้ หากเป็นค่าว่าง ชื่อตัวชี้วัดจะเป็น `getSimpleName()`
เมล็ดพันธุ์	เมล็ดพันธุ์สำหรับการสร้างตัวเลขสุ่ม เครื่องมือเริ่มต้นที่สร้างขึ้นด้วยเมล็ดที่กำหนดจะสร้างเทนเซอร์แบบสุ่มแบบเดียวกันเสมอสำหรับรูปร่างและประเภทข้อมูลที่กำหนด
พิมพ์	ประเภทของตัวแปรและผลลัพธ์

CosineSimilarity สาธารณะ (Ops tf, ชื่อสตริง, แกน int, เมล็ดยาว, ประเภทคลาส <T>)

สร้างหน่วยเมตริกที่คำนวณหน่วยวัดความคล้ายคลึงโคไซน์ระหว่างป้ายกำกับและการคาดคะเน

พารามิเตอร์

ไม่	Ops ของ TensorFlow
ชื่อ	ชื่อของตัวชี้วัดนี้ หากเป็นค่าว่าง ชื่อตัวชี้วัดจะเป็น `getSimpleName()`
แกน	มิติที่ใช้คำนวณความคล้ายคลึงของโคไซน์
เมล็ดพันธุ์	เมล็ดพันธุ์สำหรับการสร้างตัวเลขสุ่ม เครื่องมือเริ่มต้นที่สร้างขึ้นด้วยเมล็ดที่กำหนดจะสร้างเทนเซอร์แบบสุ่มแบบเดียวกันเสมอสำหรับรูปร่างและประเภทข้อมูลที่กำหนด
พิมพ์	ประเภทของตัวแปรและผลลัพธ์

CosineSimilarity สาธารณะ (Ops tf, ชื่อสตริง, แกน int [], เมล็ดยาว, ประเภทคลาส <T>)

สร้างเมตริกความคล้ายคลึงโคไซน์

พารามิเตอร์

ไม่	Ops ของ TensorFlow
ชื่อ	ชื่อของตัวชี้วัดนี้ หากเป็นค่าว่าง ชื่อตัวชี้วัดจะเป็น `getSimpleName()`
แกน	มิติที่ใช้คำนวณความคล้ายคลึงของโคไซน์
เมล็ดพันธุ์	เมล็ดพันธุ์สำหรับการสร้างตัวเลขสุ่ม เครื่องมือเริ่มต้นที่สร้างขึ้นด้วยเมล็ดที่กำหนดจะสร้างเทนเซอร์แบบสุ่มแบบเดียวกันเสมอสำหรับรูปร่างและประเภทข้อมูลที่กำหนด
พิมพ์	ประเภทของตัวแปรและผลลัพธ์

วิธีการสาธารณะ

ตัวดำเนินการ สาธารณะ <T> โทร ( ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > ป้ายกำกับ, ตัวดำเนินการ <? ขยาย TNumber > การคาดการณ์)

คำนวณการสูญเสียน้ำหนักระหว่าง labels และ predictions

พารามิเตอร์

ฉลาก	ค่าความจริงหรือป้ายกำกับ
การคาดการณ์	การคาดการณ์

การส่งคืน

การสูญเสีย