我将<h1>My Tasks</h1>
<h4><span id="number1"></span> tasks</h4>
<button id="addItem">Add item</button>
<div id="item-list">
</div>用作模型的损失函数，并且需要在import pandas as pd
series_a = ['a', '2', 'b', '3']
def value_to_float(value):
try:
value = float(value)
except:
pass
return value
series_a.apply(value_to_float)
series[1]
Out[14]: '2'
回调中手动计算另一个模型的损失值。
categorical_crossentropy返回的张量无法转换为单个值，我不明白如何计算单个损失。
我正在尝试：
fit我手动调用categorical_crossentropy（我从另一个回调创建此回调类），因此def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
y_pred = np.asarray(self.model.predict(self.validation_data[0]))
y_true = self.validation_data[1]
vloss = K.eval(K.mean(categorical_crossentropy(K.variable(np.asarray(y_true)), K.variable(y_pred))))
中的on_epoch_end未填充。