TensorFlow 隨機(jī)圖的代理?yè)p失

2018-08-30 15:58 更新

tf.contrib.bayesflow.stochastic_graph.surrogate_loss

surrogate_loss (  
    sample_losses ,  
    stochastic_tensors = None ,  
    name = 'SurrogateLoss' 
)

定義在:tensorflow/contrib/bayesflow/python/ops/stochastic_graph_impl.py

參考指南:BayesFlow隨機(jī)圖(contrib)>隨機(jī)計(jì)算圖形輔助函數(shù)

隨機(jī)圖的代理?yè)p失.

這個(gè)函數(shù)將調(diào)用 loss_fn 在每個(gè) StochasticTensor 上游的 sample_losses,傳遞其影響的損失.

請(qǐng)注意,目前的 surrogate_loss 并不能與在 while_loops 或其他控制結(jié)構(gòu)中實(shí)例化的 stochastictenUNK 一起工作.

ARGS:

  • sample_losses:最后損失的列表或元組.每一次損失應(yīng)在批次 (可能每個(gè)樣品) 的例子;那就是, 它應(yīng)該有1或更大的維度.所有損失應(yīng)具有相同的形狀.
  • stochastic_tensors:StochasticTensor 用于添加損失條款的列表.如果沒(méi)有, 則默認(rèn)為 sample_losses 中張量的圖上游所有的 StochasticTensors.
  • name:用于準(zhǔn)備創(chuàng)建操作的名稱(chēng).

返回:

張量損失,是 sample_losses 和 StochasticTensors 返回的 loss_fns 的總和.

注意:

  • TypeError:如果 sample_losses 不是列表或元組,并且它的元素不是張量.
  • ValueError:如果 sample_losses 的任何損失都沒(méi)有維度1或更大.


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