今天,我正在使用TensorFlow做一些基本的计算,它突然出现了一个错误,如下所示。TypeError: Input 'y' of 'Add' Op has type float32 that does not match type int32 of argument 'x'.我已经尝试使用tf.cast()来验证张量的类型,但是,根据输出,它似乎没有用,因为根据输出,
在这段代码之后,我得到了以下的错误:类别焦点丢失I‘m not not whereint64 error is coming def categorical_focal_loss(gamma=2.,/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py:6078 mul
> "Mul", x=x,y</e
我正在尝试训练一个带有二进制目标的u-net网络。通常的二元交叉熵损失不能很好地表现,因为标签是非常不平衡的(比1s多许多0像素)。所以我想更多地惩罚假阴性。但是tensorflow没有现成的加权二元交叉熵。由于我不想从头开始写损失,所以我尝试使用tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits。为了能够轻松地将损失提供给model.compile函数,我编写了这个包装器: x = tf.cast(x,&