Question

我在使用Keras自定义丢失功能时遇到麻烦。我希望能够以numpy数组的形式访问 truth 。因为它是一个回调函数，所以我认为我不在急切执行中，这意味着我无法使用backend.get_value（）函数进行访问。我也尝试了不同的方法，但总会回到这个'Tensor'对象不存在的事实。

我是否需要在自定义损失函数中创建会话？

我正在使用最新的Tensorflow 2.2。

def custom_loss(y_true, y_pred):

    # 4D array that has the label (0) and a multiplier input dependant
    truth = backend.get_value(y_true)

    loss = backend.square((y_pred - truth[:,:,0]) * truth[:,:,1])
    loss = backend.mean(loss, axis=-1)  

    return loss

 model.compile(loss=custom_loss, optimizer='Adam')
 model.fit(X, np.stack(labels, X[:, 0], axis=3), batch_size = 16)

我希望能够访问真相。它有两个组件（标签，乘数，每个项目都不相同。我看到了一个依赖于输入的解决方案，但不确定如何访问该值。Custom loss function in Keras based on the input data

Answer 1

我认为您可以通过如下所示启用run_eagerly=True中的model.compile来做到这一点。

model.compile(loss=custom_loss(weight_building, weight_space),optimizer=keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy'],run_eagerly=True)

我认为您还需要更新custom_loss，如下所示。

def custom_loss(weight_building, weight_space):
  def loss(y_true, y_pred):
    truth = backend.get_value(y_true)
    error = backend.square((y_pred - y_true))
    mse_error = backend.mean(error, axis=-1) 
    return mse_error
  return loss

我正在用一个简单的mnist数据演示这个想法。请查看代码here。

Keras模型-在自定义损失函数中获取输入

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