tf.compat.v1.losses.cosine_distance

Добавляет функцию потерь на основе косинусного расстояния в процедуру обучения. (устаревшие аргументы)

tf.compat.v1.losses.cosine_distance(
    labels,
    predictions,
    axis=None,
    weights=1.0,
    scope=None,
    loss_collection=ops.GraphKeys.LOSSES,
    reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS,
    dim=None
)

Обратите внимание, что функция предполагает, что predictions и labels уже нормированы к единичной длине.

Аргументы
`labels`	`Tensor`, форма которого совпадает с формой 'predictions'
`predictions`	Произвольная матрица.
`axis`	Измерение, вдоль которого вычисляется косинусное расстояние.
`weights`	Необязательный `Tensor`, ранг которого равен 0 или совпадает с рангом `labels` и который должен допускать широковещательное распространение до `labels` (то есть все измерения должны быть равны либо `1`, либо соответствующему измерению `losses`).
`scope`	Область видимости операций, выполняемых при вычислении функции потерь.
`loss_collection`	Коллекция, в которую будет добавлена эта функция потерь.
`reduction`	Тип редукции, применяемой к функции потерь.
`dim`	Старое (устаревшее) имя для `axis`.

Возвращает
Взвешенная функция потерь с плавающей точкой `Tensor`. Если `reduction` — это `NONE`, результат имеет ту же форму, что и `labels`; в противном случае это скаляр.

Вызывает исключения
`ValueError`	Если форма `predictions` не совпадает с формой `labels` или `axis`, `labels`, `predictions` либо `weights` имеет значение `None`.

Совместимость с немедленным выполнением

Аргумент loss_collection игнорируется при немедленном выполнении. Сохраните возвращаемое значение или собирайте функции потерь с помощью tf.keras.Model.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/losses/cosine_distance