如何在tensorflow中使用tf.losses.log_loss？

Question

tf.losses.log_loss的输入是什么？

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有人可以告诉我一些关于它的例子吗？ 官方指南没有例子。

Answer 1

创建估算工具：

m = tf.estimator.DNNClassifier(
    model_dir=model_dir,
    feature_columns=base_columns,
    hidden_units=[1024,512,256,128,64,32])

训练你的模特：

m.train(
    input_fn=input_fn('numerai_training_data.csv', num_epochs=4, shuffle=True),
    steps=1000)

运行预测并从测试数据集中获取标签：

predictionTest = m.predict(input_fn=input_predict_fn('numerai_tournament_data_test.csv', shuffle=False))
labels = getLabels('numerai_tournament_data_test.csv')
predicted_classes = [p["classes"] for p in predictionTest]

运行你的log_loss：

 tf.losses.log_loss(predicted_classes,labels,weights=1.0,scope=None, epsilon=1e-07,loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES,reduction=tf.losses.Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS)
 losses=tf.losses.get_losses(scope=None,loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES)

除非您还参与竞争，否则无视此答案。