我如何取回keras损失函数（张量）的误差值

Question

我想绘制Keras中可用的所有不同损失函数。因此，我创建了一个数据框并调用了损失函数。但是我怎样才能从张量取回值？

import numpy as np
import pandas as pd
from keras import losses

points = 100
df = pd.DataFrame({"error": np.linspace(-3,3,points)})
df["mean_squared_error"] = losses.mean_squared_error(np.zeros(points), df["error"])
df.plot(x="error")

Answer 1

Keras中的损失函数返回一个Tensor对象。您需要使用后端的eval()函数评估该Tensor对象，以获取其实际值。此外，如果看一下Keras中的损失函数的定义，例如mean_squared_error()，您将意识到存在K.mean()运算，它对最后一个轴（即输出轴）进行取平均值（don请勿将此与批处理或示例轴混淆）。因此，您可能需要以(n_samples, n_outputs)的形式传递真实和预测值，因此在以下代码中进行了重塑：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras import losses
from keras import backend as K

points = 100
df = pd.DataFrame({"error": np.linspace(-3,3,points)})
mse_loss = losses.mean_squared_error(np.zeros((points,1)), df["error"].values.reshape(-1,1))
df["mean_squared_error"] = K.eval(mse_loss)
df.plot(x="error")

这是输出图：