Question

我试图在tensorflow中创建一个自定义tanh（）激活函数，以与所需的特定输出范围一起使用。我希望我的网络输出浓度乘数，所以我想出了如果tanh（）的输出为负数，则应该返回0到1之间的值，如果为正数，则输出1到10之间的值为正。

这是我目前拥有的

def output_activation(x):
    # function to scale tanh activation to be 1-10 if x > 0, or 0-1 if x < 0
    return tf.cond(x >= 0, lambda: tf.math.tanh(x+0.1)*10, lambda: tf.math.tanh(x) + 1)

我相信这可以使用单个值，但是我想输出一个值向量，python向该向量抛出一个值错误 ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

张量是一成不变的，而且据我了解，如果我使用GPU，则转换为numpy数组并返回将减慢网络训练的速度。克服此错误但仍保留硬件加速优势的最佳方法是什么？

Answer 1

我建议您tf.keras.backend.switch。这是一个虚拟的例子

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.models import *
from tensorflow.keras import backend as K

def output_activation(x):
    return K.switch(x >= 0, tf.math.tanh(x+0.1)*10, tf.math.tanh(x) + 1)

X = np.random.uniform(0,1, (100,10))
y = np.random.uniform(0,1, 100)

inp = Input((10,))
x = Dense(8, activation=output_activation)(inp)
out = Dense(1)(x)

model = Model(inp, out)
model.compile('adam', 'mse')
model.fit(X,y, epochs=3)

正在运行的笔记本：https://colab.research.google.com/drive/1T_kRNUphJt9xTjiOheTgoIGpGDZaaRAg?usp=sharing

在Tensorflow 2.0中制作自定义激活功能

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