Question

我无法找到有这个问题的人所以我问。我想在Keras / Tensorflow中实现一个自定义损失函数，它以不同的方式处理y值的不同列。我读到这是不可能开箱即用的，因为Keras损失函数只需要两个参数y_pred和y_true。

然而，我试图将它们分成两个输入来实现我想要的。

def noise_loss_fct9(y_true, y_pred):
  lmbd = 1.0
  border = 9
  y_true_measurement = y_true[:, :border]
  y_true_process = y_true[:, border:]
  y_pred_measurement = y_pred[:, :border]
  y_pred_process = y_pred[:, border:]

  error_measurement = K.mean(K.square(
      y_true_measurement - y_pred_measurement
  ), axis=-1)
  error_process = K.mean(K.square(
      y_true_process - y_pred_process
  ), axis=-1)

  return error_measurement + lmbd * error_process

即使这个损失函数确实在日志中编译，它也会显示nan。

Epoch 1/10
95s - loss: nan
Epoch 2/10
87s - loss: nan

这是否意味着这根本不是一种有效的方式（即使模型编译）或是因为某些原因它没有显示损失？如果不是

，我该怎么办？

我很感激任何评论。

Answer 1

损失函数必须返回一个＆＃34;数字＆＃34; （或者只是一个只有一个数的张量），而不是一个有很多数的张量。

使用＆＃34;轴＆＃34;在＆＃34; k.mean＆＃34;中，你将它保持为一个包含许多条目的张量。

尝试＆＃34;轴=无＆＃34;或者只是删除轴参数。

问题可能来自模型的早期。可以肯定的是，尝试使用常规＆＃34; mse＆＃34;损失函数首先，以防万一。

Answer 2

你的意思是两个输出吗？

你似乎想要做的事情当然是可能的。你得到一个nan的事实表明你试图实现它的方式有问题。我建议在损失函数的某些点运行print（math.isnan（））以查看错误的来源。您能否提供有关您尝试做的更多详情？

Keras自定义丢失功能，带两个输入

2 个答案: