TensorFlow 隨機圖的代理損失

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隨機圖(contrib)>隨機計算圖形輔助函數(shù)

隨機圖的代理損失.

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

請注意,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.如果沒有, 則默認為 sample_losses 中張量的圖上游所有的 StochasticTensors.
• name：用于準備創(chuàng)建操作的名稱.

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 的任何損失都沒有維度1或更大.