Question

我正在处理自定义损失函数，并且得到的y_pred的形状与摘要中的输出不同

conv2d_100 (Conv2D)             (None, 3, 360, 512)  85          leaky_re_lu_27[0][0]             
==================================================================================================
Total params: 4,128,849
Trainable params: 4,119,761
Non-trainable params: 9,088
__________________________________________________________________________________________________

这是我得到的输出：

Defining loss function
y_true [None, None, None]
y_pred [None, 3, None, 512]

代码是这样的：

def focal_loss(content, label_remap, gamma_=2, w_d=1e-4):
    def focal_loss_fixed(y_true, y_pred):
        num_classes = len(content.keys())
        print("y_true_b", y_true.get_shape().as_list())

        cv_eqation = K.constant([0.114, 0.587, 0.299])
        y_true = tf.multiply(y_true, cv_eqation)
        y_true = tf.reduce_sum(y_true, axis=3)
        y_true = tf.cast(y_true, dtype=tf.uint8)

        print("Defining loss function")
        print("y_true", y_true.get_shape().as_list())
        print("y_pred", y_pred.get_shape().as_list())
        .
        .
        return loss
return focal_loss_fixed

那么，为什么我没有没有，而不是输出的高点？

Answer 1

我在不同的question中找到了答案，以获得应该使用的正确形状

K.int_shape(y_pred)

Keras自定义方法的y_pred形状与模型的输出不同

1 个答案: