📜  Tensorflow.js tf.losses.absoluteDifference()函数

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:56:27.404000             🧑  作者: Mango

Tensorflow.js tf.losses.absoluteDifference()函数

Tensorflow.js是谷歌开发的一个开源库,用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。它还可以帮助开发人员用 JavaScript 语言开发 ML 模型,并且可以直接在浏览器或 Node.js 中使用 ML。

Tensorflow.js tf.losses.absoluteDifference()函数计算两个给定张量之间的绝对差损失。

句法:

tf.losses.absoluteDifference(labels, 
    predictions, weights, reduction); 

参数:

  • 标签:它指定真值输出张量。基于此张量预测绝对差。
  • 预测:它指定与标签具有相同维度的预测输出张量。
  • 权重:它指定一个等级张量,或者等于标签的等级,以便它可以广播,或者为 0。它是一个可选参数。
  • 减少:它指定减少损失的类型。它是可选的。

返回值:它返回一个由absoluteDifference()函数计算的 tf.Tensor。

示例 1:在此示例中,我们将使用两个 2d 张量作为标签和预测。然后我们会找到这两者的绝对差损失。

Javascript
// Importing the tensorflow.js library 
const tf = require("@tensorflow/tfjs"); 
  
// Defining label tensor 
const y_true = tf.tensor2d([ 
    [0., 1., 0.],  
    [0., 0., 0.] 
]); 
  
// Defining prediction tensor 
const y_pred = tf.tensor2d([ 
    [1., 1., 0.],  
    [1., 0., 0 ] 
]); 
  
// Calculating absolute difference 
const absolute_difference = 
    tf.losses.absoluteDifference(y_true,y_pred) 
    
// Printing the output 
 absolute_difference.print()


Javascript
// Importing the tensorflow.js library 
const tf = require("@tensorflow/tfjs"); 
    
// Defining label tensor 
const y_true = tf.tensor2d( 
    [0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.,  
    0., 1., 1., 0., 1.], [4, 3] 
); 
// Defining predicted tensor 
const y_pred = tf.tensor2d( 
    [1., 1., 0., 1., 0., 0., 1.,  
    1., 1., 0., 0., 1.], [4, 3] 
); 
  
    
// Calculating absolute difference
const absolute_difference = tf.losses.absoluteDifference( 
       y_true, y_pred, [0.7, 0.3, 0.2]) 
absolute_difference.print()


输出:

示例2:在绝对函数中取标签的rank作为权重,然后计算绝对差。

Javascript

// Importing the tensorflow.js library 
const tf = require("@tensorflow/tfjs"); 
    
// Defining label tensor 
const y_true = tf.tensor2d( 
    [0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.,  
    0., 1., 1., 0., 1.], [4, 3] 
); 
// Defining predicted tensor 
const y_pred = tf.tensor2d( 
    [1., 1., 0., 1., 0., 0., 1.,  
    1., 1., 0., 0., 1.], [4, 3] 
); 
  
    
// Calculating absolute difference
const absolute_difference = tf.losses.absoluteDifference( 
       y_true, y_pred, [0.7, 0.3, 0.2]) 
absolute_difference.print()

输出:

参考: https://js.tensorflow.org/api/1.0.0/#losses.absoluteDifference