Tensorflow.js tf.losses.computeWeightedLoss()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.computeWeightedLoss()函数计算两个给定张量之间的加权损失。

句法：

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

参数：

• 损失：它是一个形状张量。
• 权重：这些是那些秩为 0 或 1 的张量，它们必须是可广泛铸造的以变形。
• 减少：这是适用于损失的减少类型。它必须是缩减类型。

注意： weight和reduction是可选参数。

返回值：返回 tf.Tensor。

示例 1：

Javascript

// Importing the tensorflow.Js library
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();

输出：

Tensor
    32.333335876464844

示例 2：

Javascript

// Importing the tensorflow.Js library
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();

输出：

Tensor
    7.5

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