Keras自定义损失函数不打印张量值

Question

我正在编写一个简单的损失函数，其中我必须将张量转换为numpy数组（这是必需的）。我只是想打印张量的值，但出现此错误：-

  

Tensor（“ loss / activation_4_loss / Print：0”，shape =（?, 224，224，2），   dtype = float32）

def Lc(y_true, y_pred):
    x=K.print_tensor(y_pred)
    print(x)
    return K.mean(y_pred)

请告诉我如何从张量中获取值（数字）？我也尝试过“ eval”，但它也引发了一个大错误，即没有会话存在，并且是一个占位符等。整个程序执行得很好，只是“ print_tensor ”行引起了问题。 / p>

Answer 1

print语句是多余的。 print_tensor将已经打印出这些值。

来自print_tensor的文档：

”请注意，print_tensor返回的新张量与x相同      应在以下代码中使用。否则      评估期间不会考虑打印操作。”

在上面的代码中，由于将y_pred分配给x，并且不再使用x，所以打印失败。

使用以下版本。

def Lc(y_true, y_pred):
    y_pred=K.print_tensor(y_pred)
    return K.mean(y_pred)

---

def cat_loss(y_true, y_pred):
    y_pred = K.print_tensor(y_pred)
    return K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

将这个cat_loss函数放入训练循环后，可以看到如下输出：

[[0.000191014129 0.230871275 0.43813318] ...]

190/255 [===================> ........]-ETA：0s-损失：0.3442-acc：0.9015

[[3.16367514e-05 1.70419597e-07 0.000147014405] ...]