Question

我想知道是否有可能获得每个批次喀拉拉邦使用的训练数据集。

获取y_true和y_pred很容易，但是我想知道用于预测该批次的训练数据集。

def my_loss(y_true, y_pred):
    loss=K.mean(K.abs(y_true-y_pred))
    return loss

model.compile(loss=my_loss, optimizer='rmsprop', metrics=['mae'])

这是确定

但是我想要这样的东西：

def my_loss(y_true, y_pred, x_train):

my_loss() missing 1 required positional argument: 'x_train'

感谢您的帮助

Answer 1

如果您要传递>>> extender(100)和y_true以外的参数，则可以这样定义您的自定义损失：

y_pred

在编译时，您可以传递与def custom_loss(x_train): def my_loss(y_true, y_pred): loss=K.mean(K.abs(y_true-y_pred)) # do something with x_train return loss return my_loss相同形状的张量。

x_train

这是定义自定义损失的方法。此外，您还希望获得当前的input_tensor = Input(shape=input_shape) #specify your input shape, same as x_train. model.compile(loss=custom_loss(input_tensor), optimizer='rmsprop', metrics=['mae'])批处理，现在，批处理是您必须自己处理的事情。
最后，在训练时，您可以使用model.train_on_batch。

在ecery批处理keras中获取培训数据

1 个答案: