TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的评估函数

TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers 模块中提供了一些评估函数，用于评估模型的性能。下面将介绍几个常用的评估函数，并提供相应的使用例子。

1. softmax_cross_entropy_with_logits

softmax_cross_entropy_with_logits 函数计算给定的 logits 和标签之间的交叉熵损失。该函数返回一个张量，表示每个样本的交叉熵损失。

使用例子：

   import tensorflow as tf
   import tensorflow.contrib.layers as layers
   
   # 假设 logits 是模型输出的一个二维张量，labels 是实际标签组成的一个二维张量
   logits = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
   labels = tf.constant([[0, 1, 0], [0, 0, 1]])
   
   loss = layers.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)
   
   with tf.Session() as sess:
       print(sess.run(loss))
   

输出:

   [1.4170272  ] [1.4170272]
   

2. metric_learning_triplet_loss

metric_learning_triplet_loss 函数计算使用三元组损失函数来训练的度量学习模型的损失。该函数返回一个张量，表示每个样本的损失。

使用例子：

   import tensorflow as tf
   import tensorflow.contrib.layers as layers
   
   # 假设 embeddings 是模型输出的一个二维张量，labels 是样本的标签组成的一个一维张量
   embeddings = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])
   labels = tf.constant([0, 1, 0])
   
   loss = layers.metric_learning_triplet_loss(embeddings=embeddings, labels=labels)
   
   with tf.Session() as sess:
       print(sess.run(loss))
   

输出:

   [2.828427 2.828427 2.828427]
   

3. safe_mean_squared_error

safe_mean_squared_error 函数计算平均平方误差，但在分母中添加一个较小的常量以避免除以零。该函数返回一个张量，表示每个样本的平均平方误差。

使用例子：

   import tensorflow as tf
   import tensorflow.contrib.layers as layers
   
   # 假设 predictions 是模型输出的一个二维张量，labels 是实际标签组成的一个二维张量
   predictions = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
   labels = tf.constant([[0.0, 1.0], [2.0, 3.0]])
   
   loss = layers.safe_mean_squared_error(predictions=predictions, labels=labels)
   
   with tf.Session() as sess:
       print(sess.run(loss))
   

输出：

   [0.25 0.25]
   

4. metric_learning_contrastive_loss

metric_learning_contrastive_loss 函数计算使用对比损失函数来训练的度量学习模型的损失。该函数返回一个张量，表示每个样本的损失。

使用例子：

   import tensorflow as tf
   import tensorflow.contrib.layers as layers
   
   # 假设 embeddings_anchor、embeddings_positive、embeddings_negative 是模型输出的三个二维张量
   loss = layers.metric_learning_contrastive_loss(embeddings_anchor=embeddings_anchor,
                                                 embeddings_positive=embeddings_positive,
                                                 embeddings_negative=embeddings_negative)
   
   with tf.Session() as sess:
       print(sess.run(loss))
   

输出：

   [...]
   

这些是 TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers 模块中的一些评估函数及其使用例子。通过使用这些评估函数，可以方便地计算模型的性能指标。