Question

我正在尝试使用keras为我的神经网络创建以下指标：

其中d = y_ {pred} -y_ {true}

y_ {pred}和y_ {true}都是向量

使用以下代码：

将keras.backend导入为K

def score(y_true, y_pred):
        d=(y_pred - y_true)
        if d<0:
            return K.exp(-d/10)-1
        else:
            return K.exp(d/13)-1

用于编译我的模型：

model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=[score])

我收到以下错误代码，但无法纠正此问题。任何帮助将不胜感激。

raise TypeError（“ tf.Tensor作为Python bool使用不是   允许的。 “”使用if t is not None:代替if t:来测试“   “定义了张量，并使用TensorFlow操作，例如“

TypeError：不允许将tf.Tensor用作Python bool。采用   if t is not None:代替if t:来测试是否定义了张量，   并使用tf.cond等TensorFlow操作来执行子图   以张量的值为条件。

Answer 1

您提供的度量标准不是每次都会执行的函数，而是需要评估的函数（计算图）的构造。因此，它必须是确定性的。

尝试：

apt_get

使用Keras创建自定义条件指标

1 个答案: