Question

我在Keras中有以下代码：

fr=open("datalama.txt", "r")
data =fr.read()
fr.close()
pisah=data.split(": ")
gabung=(str.join("': '",pisah))
pisah2=gabung.split("\n")
gabung2=(str.join("',\n'",pisah2))
gabung3=(str.join("'",gabung2))
print("'",gabung2[:-3])

fw=open("databaru.txt","w")
fw.write("'"+gabung2[:-3])
fw.close()

但是，我不想求平均值，而是求和然后除以与术语总数不同的数字（与平均值略有不同）。换句话说，是这样的：

def root_mean_squared_error(y_true, y_pred):
     return K.sqrt(K.mean(K.square(y_pred - y_true)))

但是，似乎没有Keras.backend除法功能。我怎样才能做到这一点？还是y_true和y_pred numpy数组，或者它们是不同类型的数组？

Answer 1

有很多方法可以做到这一点。最简单的方法可能只是使用/运算符：

K.sqrt((K.sum(K.square(y_pred - y_true))/ divideByValue))

添加自定义均方根误差Keras

1 个答案: