TensorFlow函數(shù)：tf.losses.absolute_difference

tf.losses.absolute_difference函數(shù)

tf.losses.absolute_difference(
    labels,
    predictions,
    weights=1.0,
    scope=None,
    loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES,
    reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS
)

定義在：tensorflow/python/ops/losses/losses_impl.py.

在訓練過程中添加絕對差值loss.

weights作為loss的系數(shù).如果提供了標量,那么損失只是按給定值進行縮放.如果weights是形狀為[batch_size]的Tensor,則批次中每個樣品的總loss由weights向量中的相應元素重新調(diào)整.如果weights的形狀與predictions的形狀匹配,則每個predictions的預測元素的loss由相應的weights值縮放.

參數(shù)：

• labels：真實的輸出張量,與“predictions”具有相同的維度.
• predictions：預測的產(chǎn)出.
• weights：可選的Tensor,其秩為0或與labels具有相同的秩,并且必須可廣播到labels(即,所有維度必須為1,或者與相應的losses維度相同).
• scope：計算loss時執(zhí)行的操作范圍.
• loss_collection：將添加此loss的集合.
• reduction：適用于loss的減少類型.

返回：

該函數(shù)返回加權l(xiāng)oss浮動Tensor.如果reduction是NONE,則它的形狀與labels相同；否則,它是標量.

可能引發(fā)的異常：

• ValueError：如果predictions的形狀與labels不匹配,或者weights的形狀是無效的,或者labels、predictions是None.