Tensorflow.js tf.losses.computeWeightedLoss()用法及代碼示例

Tensorflow.js是Google開發的開源庫，用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型和深度學習神經網絡。它還可以幫助開發人員使用JavaScript語言開發ML模型，並可以直接在瀏覽器或Node.js中使用ML。

Tensorflow.js tf.losses.computeWeightedLoss() 函數計算兩個給定張量之間的加權損失。

用法:

tf.losses.computeWeightedLoss(losses, weights, reduction)

參數：

losses:它是一個形狀張量。
weights:這些是秩為 0 或 1 的那些張量，它們必須是可廣泛鑄造的以變形。
reduction:這是適用於損失的減少類型。它必須是Reduction 類型。

注意：重量和減少是可選參數。

返回值：它返回tf.Tensor。

範例1：

Javascript


// Importing the tensorflow.Js lbrary
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Initialising tensor1 as geek1.
let geek1 = tf.tensor2d([[1, 2, 5], [6, 7, 10]]);
  
// Initialising tensor2 as geek2.
let geek2 = tf.tensor2d([[5, 7, 11], [2, 4, 8]])
  
//computing weight loss between geek1 and geek2.
geek = tf.losses.computeWeightedLoss(geek1, geek2)
geek.print();

輸出：

Tensor
    32.333335876464844

範例2：

Javascript


// Importing the tensorflow.Js lbrary
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Computing weight loss between 3D and 
// 4D tensors and printing the result.
tf.losses.computeWeightedLoss(
    tf.tensor3d([[[1], [2]], [[3], [4]]]), 
    tf.tensor4d([[[[1], [2]], [[3], [4]]]])
).print();

輸出：

Tensor
    7.5

參考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#losses.computeWeightedLoss

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自thacker_shahid大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.losses.computeWeightedLoss() Function。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。