Question

我尝试使用auc作为供体选择者数据的lstm中的指标。模型是多输入单输出。但是我遇到了错误。问题出在哪里？

 import tensorflow as tf
    import keras.backend as K
    import numpy as np
    from sklearn.metrics import roc_auc_score
    from keras.callbacks import Callback
    from  tensorflow.keras.metrics import AUC
    def auc(y_true, y_pred):
    auc = tf.metrics.auc(y_true, y_pred)[1]
    K.get_session().run(tf.local_variables_initializer())
    return auc
    model.compile(optimizer='rmsprop', 
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
              loss_weights=[1.], metrics=[auc])
    model.fit([padded_docs_tr,state_tr,grade_category_tr,subject_category_tr, 
          subject_subcategory_tr,prefix_tr,rem_feat_tr], [labels_tr],

    epochs=10,batch_size=1024,callbacks[TensorBoardColabCallback(tbc)])

错误：

InvalidArgumentError：找到2个根本错误。（0）无效的参数： ValueError：输入形状错误（1024，2）最后）：文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/script_ops.py”，第207行，在调用中返回func（设备，令牌，参数）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/script_ops.py”，第109行，在调用中ret = self._func（* args）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/metrics/ranking.py”， roc_auc_score中的第355行sample_weight = sample_weight）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/metrics/base.py”，行 76，在_average_binary_score中返回binary_metric（y_true，y_score， sample_weight = sample_weight）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/metrics/ranking.py”， _binary_roc_auc_score中的第327行，sample_weight = sample_weight）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/metrics/ranking.py”，第622行，在roc_curve y_true，y_score，pos_label = pos_label， sample_weight = sample_weight）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/metrics/ranking.py”，第400行，位于_binary_clf_curve y_score = column_or_1d（y_score）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/utils/validation.py”，第760行，在column_or_1d中，引发ValueError（“错误的输入形状 {0}“。format（shape））ValueError：输入形状错误（1024，2）[[{{node metrics_6 / auc / EagerPyFunc}}]] [[metrics_6 / auc / Mean / _505]]（1）无效参数：ValueError：输入形状错误（1024，2）最后调用）：文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/script_ops.py”，第207行，在调用中返回func（设备，令牌，参数）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/script_ops.py”，第109行，在调用中ret = self._func（* args）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/metrics/ranking.py”， roc_auc_score中的第355行sample_weight = sample_weight）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/metrics/base.py”，行 76，在_average_binary_score中返回binary_metric（y_true，y_score， sample_weight = sample_weight）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/metrics/ranking.py”， _binary_roc_auc_score中的第327行，sample_weight = sample_weight）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/metrics/ranking.py”，第622行，在roc_curve y_true，y_score，pos_label = pos_label， sample_weight = sample_weight）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/metrics/ranking.py”，第400行，位于_binary_clf_curve y_score = column_or_1d（y_score）文件 “ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/utils/validation.py”，第760行，在column_or_1d中，引发ValueError（“错误的输入形状 {0}“。format（shape））ValueError：输入形状错误（1024，2）[[{{node metrics_6 / auc / EagerPyFunc}}]] 0次成功操作。0个衍生错误

AUC作为喀拉拉邦的指标

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