tf.compat.v1.losses.cosine_distance
Добавляет потерю косинусного расстояния в процедуру обучения. (устаревшие аргументы)
tf.compat.v1.losses.cosine_distance(
labels, predictions, axis=None, weights=1.0, scope=None,
loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES, reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS,
dim=None
)
Обратите внимание, что функция предполагает, что predictions и labels уже нормированы по единице.
| Аргументы | |
|---|---|
labels | Tensor, форма которого соответствует 'predictions' |
predictions | Произвольная матрица. |
axis | Размерность, по которой вычисляется косинусное расстояние. |
weights | Необязательные Tensor, ранг которых равен 0 или совпадает с рангом labels, и которые должны быть совместимы для трансляции с labels (т.е., все размеры должны быть либо 1, либо совпадать с соответствующим размером losses). |
scope | Область для операций, выполняемых при вычислении потерь. |
loss_collection | Коллекция, в которую будут добавлены эти потери. |
reduction | Тип сокращения, применяемого к потерям. |
dim | Старое (устаревшее) имя для axis. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Весовые потери float Tensor. Если reduction равно NONE, это имеет ту же форму, что и labels; в противном случае это скалярное значение. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если форма predictions не совпадает с формой labels, или axis, labels, predictions или weights является None. |
Совместимость с Eager
Аргумент loss_collection игнорируется при выполнении в режиме Eager. Подумайте о том, чтобы сохранить возвращаемое значение или собрать потери с помощью tf.keras.Model.
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/compat/v1/losses/cosine_distance
