TensorFlow.js tf.losses.cosineDistance()函数

TensorFlow.js中的tf.losses.cosineDistance()函数用于计算两个张量之间的余弦距离损失。余弦距离是一种可以用于度量两个向量之间的相似度的方法。

语法

tf.losses.cosineDistance(labels: tf.Tensor, predictions: tf.Tensor, axis?: number): tf.Tensor

参数

• labels：类型为tf.Tensor的张量，它是目标值或真实值。
• predictions：类型为tf.Tensor的张量，它是模型的预测值。
• axis（可选）：一个整数，表示将张量除哪一个维度计算余弦距离。默认值为-1，即最后一个维度。

返回值

返回一个标量（0维张量），表示两个张量之间的余弦距离损失。

示例

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

const labels = tf.tensor2d([[1, 0, 0], [0, 1, 0]]);
const predictions = tf.tensor2d([[0.5, 0.5, 0], [0, 0.5, 0.5]]);

const loss = tf.losses.cosineDistance(labels, predictions);

loss.print();
// 输出: 0.41666666666666663

解释示例

在这个示例中，我们先创建了两个2x3的张量，它们分别表示真实值和模型的预测值。在调用tf.losses.cosineDistance()函数时，这两个张量作为参数传递进去。这个函数返回一个标量，表示这两个张量之间的余弦距离损失。因为在本例中的余弦距离损失等于0.41666666666666663，这个值被打印到控制台上。

总结

TensorFlow.js中的tf.losses.cosineDistance()函数是用于度量两个向量之间相似度的损失函数。在分类任务中，我们可以使用这个函数来计算真实值和模型预测值之间的余弦距离损失。