张量流的自定义成本函数

Question

我是否可以通过Tensorflow获得此自定义费用？

n_step =5
for i in range(0,int(train_size/n_step)):
    W=[0]
    I=[0]
    for j in range(n_step):
        W.append(max(W[j]+train_y[i*n_step+j]-yhat[i*n_step+j],0))
        I.append(max(-W[j]-train_y[i*n_step+j]+yhat[i*n_step+j],0))

    loss += 2*np.sum(W)+1*np.sum(I) 

其中yhat是完全连接网络的输出，W，I是辅助设备。

Answer 1

是的，您只需使用tf.losses.add_loss将loss添加到损失集合中。

为了使您能够做到这一点，您必须在张量和张量操作方面表达您的损失函数。代码中的Numpy操作不会这样做。