Question

我正在为二进制分类问题编写自定义指标。该函数已执行，但是我有两个问题： -如果测试总是评估为true -我无法显示张量的值来对其进行调试

RETURNS是全局定义的一维数组

def total_winning(y_true, y_pred):
    sess = K.get_session()
    ze_zum = 0.0
    for i in range(len(RETURNS)):
       val = K.gather(y_pred,i)
       val2 = RETURNS[i]
       val = K.print_tensor(val, message='val = ')
       #print( str(val.eval(session=sess)))
       if (K.greater(val[0], 0.5)) is not None:
           print( "Greater")
           val3 = val2
       else:
           print( "Smaller")
           val3 = 0
       ze_zum = ze_zum + val3
   return K.variable(value=ze_zum, dtype='float64' )

我想保持循环进行更复杂的测试

问题：

“如果”语句始终评估为true（显示更大）
我无法调试代码，因为无法访问张量“ val”

我尝试调试的东西

K.print_tensor，但不显示任何内容（调试级别）
如果取消注释“打印/评估”行，则会收到以下错误代码：

InvalidArgumentError（请参阅上面的回溯）：您必须提供一个值用于dtype float和shape的占位符张量'dense_1_input' [？，30] [[{{node density_1_input}} = Placeholderdtype = DT_FLOAT，形状= [?, 30]， _device =“ / job：localhost / replica：0 / task：0 / device：GPU：0”]] [[{{节点指标/ total_winning / embedding_lookup / _29}} = _Recvclient_terminated = false，recv_device =“ / job：localhost /副本：0 / task：0 / device：CPU：0”， send_device =“ / job：localhost /副本：0 / task：0 / device：GPU：0”， send_device_incarnation = 1， tensor_name =“ edge_33_metrics / total_winning / embedding_lookup”， tensor_type = DT_FLOAT， _device =“ / job：localhost /副本：0 /任务：0 /设备：CPU：0”]]

Keras自定义指标中的值比较

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