如何在tf.keras中调试自定义指标值

Question

我在tf.keras中定义了一个非常简单的自定义指标，用于跟踪针对分割问题预测为“ 1”的像素数量。由于最后一层的输出具有S型激活，因此我将四舍五入 y_pred 然后求和。我希望看到一个整数（> = 0）（由于四舍五入），但是输出显示的是像0.28这样的浮点数。那怎么可能？我该如何调试以找出问题所在？

我尝试从 tf.keras.backend.sum 和 tf.keras.backend.round 切换到 tf.reduce_sum 和 tf.round ，但这并不能解决问题

MaterialApp

Answer 1

要回答如何调试自定义指标，请在python脚本顶部调用以下函数：

tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)

这将强制tensorflow急切地运行所有功能（包括自定义指标），因此您可以像设置通常在调试器中一样，设置一个断点并检查所有值。