Tensorflow屏蔽损失函数输入错误 - 腾讯云开发者社区

这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...这样通过tf.clip_by_value函数就可以保证在进行log运算时，不会出现log0这样的错误或者大于1的概率。第二个运算是tf.log函数，这个函数完成了对张量所有元素依次求对数的功能。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...tf.greater的输入时两个张量，此函数会比较这两个输入张量中每一个元素的大小，并返回比较结果。...当tf.greater的输入张量维度不一样时，tensorflow会进行类似Numpy广播操作(broadcasting)的处理。tf.where函数有三个参数。

3.7K4 0

tensorflow学习笔记（三）：损失函数

name=None) def sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None): #logits是最后一层的z（输入...logits, targets, name=None): #logits:[batch_size, num_classes],targets:[batch_size, size].logits作为用最后一层的输入就好...，不需要进行sigmoid运算，函数内部进行了sigmoid操作。...nce_loss(nce_weights, nce_biases, embed, train_labels, num_sampled, vocabulary_size): #word2vec中用到了这个函数

7472 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

tensorflow: 损失函数(Losses Functions) 探究

损失函数定义 From Tensorflow - Losses： Losses The loss ops measure error between two tensors, or between...tf.nn.l2_loss tf.nn.log_poisson_loss 即： Losses 损失运算用于测量两个张量之间或张量与0之间的误差。...tf.nn.log_poisson_loss l2_loss From tf.nn.l2_loss： tf.nn.l2_loss l2_loss( t, name=None ) Defined in tensorflow...实验源码自己编写代码进行验证： import tensorflow as tf import numpy as np a = np.zeros(shape=[10, 5, 1], dtype=np.float32

1.5K1 0

【tensorflow2.0】损失函数losses

一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。...损失函数在模型编译时候指定。对于回归模型，通常使用的损失函数是平方损失函数 mean_squared_error。...如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,models...y_true,y_pred作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。

1.7K1 0

TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 1 均方差损失函数：MSE...tf.reduce_mean(loss_mse_1) loss_mse_2 一般而言，均方误差损失函数比较适用于回归问题中...，对于分类问题，特别是目标输出为One-hot向量的分类任务中，下面要说的交叉熵损失函数就要合适的多。...2 交叉熵损失函数交叉熵（Cross Entropy）是信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息，交叉熵越小，两者之间差异越小,当交叉熵等于0时达到最佳状态，也即是预测值与真实值完全吻合

1.3K2 0

tensorflow学习笔记（三十八）:损失函数加上正则项

tensorflow Regularizers 在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项. tensorflow中对参数使用正则项分为两步:...创建一个正则方法(函数/对象) 2....将这个正则方法(函数/对象),应用到参数上如何创建一个正则方法函数 tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=None) 返回一个用来执行L1正则化的函数...函数返回一个标量Tensor,同时,这个标量Tensor也会保存到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中.这个Tensor保存了计算正则项损失的方法....tensorflow中的Tensor是保存了计算这个值的路径(方法),当我们run的时候,tensorflow后端就通过路径计算出Tensor对应的值现在,我们只需将这个正则项损失加到我们的损失函数上就可以了

3.2K7 0

Tensorflow入门教程（三十三）——图像分割损失函数FocalLoss

常见的图像分割损失函数有交叉熵，dice系数，FocalLoss等。今天我将分享图像分割FocalLoss损失函数及Tensorflow版本的复现。...，权重值为0.49，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.8，那么肯定是难分类的样本，权重值为0.64，其损失函数值相对就会很大；对于负类样本来说，如果预测结果为0.1，那么肯定是易分类的样本...，权重值为0.01，其损失函数值就会很小。...而对于预测概率为0.5时，损失函数值只减少了0.25倍，所以FocalLoss减少了简单样本的影响从而更加关注于难以区分的样本。（2）、改进第二点如下公式所示。 ?...从这里可以看到1-y_pred项可能为0或1，这会导致log函数值出现NAN现象，所以好需要对y_pred项进行固定范围值的截断操作。最后在TensorFlow1.8下实现了该函数。

2.4K2 0

Tensorflow入门教程（四十七）——语义分割损失函数总结

1、损失函数类别 ? 损失函数的引入源于传统机器学习，这些损失函数是根据标签的分布得出的，例如从伯努利分布导出二值交叉熵，从Multinoulli分布导出多类交叉熵。...2、14种损失函数 2.1、二值交叉熵损失函数交叉熵的定义是两个概率分布差异的测量指标。二值交叉熵定义如下： ?...Lmbce是改进的二值交叉熵损失，DL是dice损失。 2.11、指数对数损失函数指数对数损失函数专注于使用Dice损失和交叉熵损失的组合公式来预测不太准确的结构。...在计算相关度之后，使用了它作为交叉熵损失函数的系数。 ? 使用下面公式， ? 损失函数将放弃那些具有一定价值的预测。简单来说，损失函数会自动放弃这些像素级别的预测，这些像素在结构上并没有显著的相关性。...用这个系数函数，SSL损失定义如下： ? 最后小批次上损失计算公式如下： ? 2.15、log-cosh dice损失函数 Dice系数是一种广泛用于评估分割输出的指标。

2.1K2 0

【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

作者：DengBoCong 地址：https://www.zhihu.com/people/dengbocong 本文打算讨论在深度学习中常用的十余种损失函数（含变种），结合PyTorch和TensorFlow2...而对于预测的概率分布和真实的概率分布之间，使用交叉熵来计算他们之间的差距，换句不严谨的话来说，交叉熵损失函数的输入，是softmax或者sigmoid函数的输出。...这也是L1损失函数不广泛使用的主要原因。优点：收敛速度比L2损失函数要快，这是通过对比函数图像得出来的，L1能提供更大且稳定的梯度。对异常的离群点有更好的鲁棒性，下面会以例子证实。...，也被称为 Huber 损失函数。...（L2范数损失） L2范数损失函数，也被称为最小平方误差（LSE）。

1.8K2 0

应对AI模型中的“Loss Function NaN”错误：损失函数调试

应对AI模型中的“Loss Function NaN”错误：损失函数调试摘要大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...损失函数NaN的症状与原因 1.1 症状训练过程中损失函数突然变为NaN 模型权重更新异常梯度爆炸 1.2 原因数据异常：输入数据包含NaN或无穷大（Inf）值。学习率过高：导致梯度爆炸。...损失函数定义不当：如除零错误。 2....实际案例分析案例描述假设我们正在训练一个图像分类模型，训练过程中损失函数突然变为NaN。调试过程检查数据：确保输入数据无异常。调整学习率：将初始学习率从0.01调整为0.001。...小结损失函数NaN错误是深度学习训练过程中常见的问题。通过检查数据、调整学习率和修改损失函数，可以有效解决这一问题，确保模型训练的稳定性和效果。

1561 0

Tensorflow入门教程(二十二）——分割模型中的损失函数

今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。...1、dice_loss 我在之前的文章中用的损失函数一直都是dice_loss，在这篇文章中《V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric...2、tversky_loss 分割任务中的主要挑战之一是数据的不平衡性，例如癌症区域和非癌症区域相差很大，所以有一些文章为了解决数据不平衡性问题，提出了一些改进的损失函数，在这篇文章中《Tversky...我用tensorflow复现了上面三种损失函数的2D版本和3D版本，具体实现我已经分享到github上： https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions...欢迎大家可以分享其他分割模型损失函数，让我们一起学习交流。

1.1K3 0

TensorFlow从0到1 - 14 - 交叉熵损失函数——防止学习缓慢

学习缓慢 “严重错误”导致学习缓慢回顾识别MNIST的网络架构，我们采用了经典的S型神经元，以及常见的基于均方误差（MSE）的二次函数作为损失函数。...此时，输入1，输出0.82。...Sigmoid 交叉熵损失函数 S型神经元，与二次均方误差损失函数的组合，一旦神经元输出发生“严重错误”，网络将陷入一种艰难而缓慢的学习“沼泽”中。...对此一个简单的策略就是更换损失函数，使用交叉熵损失函数可以明显的改善当发生“严重错误”时导致的学习缓慢，使神经网络的学习更符合人类经验——快速从错误中修正。...附完整代码代码基于12 TF构建3层NN玩转MNIST中的tf_12_mnist_nn.py，修改了损失函数，TensorFlow提供了交叉熵的封装： loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits

8546 0

Tensorflow入门教程（三十五）——常用多类图像分割损失函数

前面的文章中已经介绍了两类图像分割损失函数，今天将分享常用的多类图像分割损失函数有多类交叉熵，加权多类交叉熵，多类dice系数，多类FocalLoss等，并给出在TensorFlow下复现上述损失函数代码...1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是每个像素将类预测值与目标值进行比较，然后再对所有像素求平均值。公式如下所示，其中p是真实类别值，p’是预测类别概率值。 ?...tf.reduce_mean(loss, axis=0) loss = tf.reduce_mean(loss) return loss 2、Weighted Cross Entropy 加权交叉熵损失函数是对交叉熵损失函数的每个类别加入了权重因子...，该函数减少了简单样本损失权重，从而使网络更专注于困难样本损失。...) loss = tf.reduce_mean(weight_loss * loss) return loss 5、Cross Entropy+Dice loss 有些文章里结合不同的损失函数来训练网络

2.2K1 0

Tensorflow入门教程（三十四）——常用两类图像分割损失函数

常用的两类图像分割损失函数有二值交叉熵，dice系数，tversky，FocalLoss等。今天我将在TensorFlow下复现上述损失函数，并进行结果对比。...1、Cross Entropy 交叉熵损失函数是逐像素将类预测值与目标值进行比较，然后再对所有像素求平均值。公式如下所示，其中p是真实类别值，p’是预测属于类别1的概率值。 ?...，该函数减少了简单样本损失权重，从而使网络更专注于困难样本损失。...loss_1 + loss_0) loss = tf.reduce_mean(loss) return loss 5、Cross Entropy+Dice loss 有些文章里结合不同的损失函数来训练网络...denominator) # step 3,calculate all loss loss = loss1 + tf.log1p(loss2) return loss 对上面五个损失函数进行训练

2.1K1 0

TensorFlow－5: 用 tf.contrib.learn 来构建输入函数

Predictions: {}".format(str(predictions))) if __name__ == "__main__": tf.app.run() ---- 今天主要的知识点就是输入函数...，每一层具有 10 个神经元节点，接下来就是建立输入函数，它的作用就是把输入数据传递给回归模型，它可以接受 pandas 的 Dataframe 结构，并将特征和标签列作为 Tensors 返回在训练时...，只需要把训练数据集传递给输入函数，用 fit 迭代5000步评价模型时，也是将测试数据集传递给输入函数，再用 evaluate 预测时，同样将预测数据集传递给输入函数 ---- 关于输入函数：...昨天学到读取 CSV 文件的方法适用于不需要对原来的数据有什么操作的时候但是当需要对数据进行特征工程时，我们就需要有一个输入函数来把数据的预处理给封装起来，再传递给模型输入函数的基本框架： def...# the corresponding feature data, and 2) a Tensor containing labels return feature_cols, labels 输入函数必须返回下面两种值

7487 0

Tensorflow高级API的进阶--利用tf.contrib.learn建立输入函数

然而在实际的业务中我们往往需要去做大量的特征工程，于是tf.contrib.learn支持使用一个用户自定义的输入函数input_fn来封装数据预处理的逻辑，并且将数据通过管道输送到模型中。...and 2) a Tensor containing labels # 然后返回新的特征数据与标签数据（都是以tensor的形式） return feature_cols, labels 输入函数的主体包括一个特定的预处理输入数据的逻辑...那怎么把这个输入函数或者说新的特征与标签传入模型中呢？...： classifier.fit(input_fn=my_input_fn(training_set), steps=2000) 如果你想直接传参数给输入函数，可以选择令爱几个方法：（1）再写一个封装函数如下...(input_fn=lambda: input_fn(test_set), steps=1) 提取损失并打印： loss_score = ev["loss"]print("Loss: {0:f}".format

1.1K10 0

TensorFlow从0到1 | 第十四章：交叉熵损失函数——防止学习缓慢

学习缓慢 “严重错误”导致学习缓慢回顾识别MNIST的网络架构，我们采用了经典的S型神经元，以及常见的基于均方误差（MSE）的二次函数作为损失函数。...此时，输入1，输出为0.98——比之前的0.82偏离预期值0更远了。...交叉熵损失函数 S型神经元，与二次均方误差损失函数的组合，一旦神经元输出发生“严重错误”，网络将陷入一种艰难而缓慢的学习“沼泽”中。...对此一个简单的策略就是更换损失函数，使用交叉熵损失函数可以明显的改善当发生“严重错误”时导致的学习缓慢，使神经网络的学习更符合人类经验——快速从错误中修正。交叉熵损失函数定义如下： ?...附完整代码代码基于 12 TF构建3层NN玩转MNIST中的tf_12_mnist_nn.py，修改了损失函数，TensorFlow提供了交叉熵的封装： ? ? ? ?

1.4K7 0

【tensorflow2.0】中阶api--模型、损失函数、优化器、数据管道、特征列等

下面的范例使用TensorFlow的中阶API实现线性回归模型。 TensorFlow的中阶API主要包括各种模型层，损失函数，优化器，数据管道，特征列等等。...import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers,losses,metrics,optimizers # 打印时间分割线 @...tf.constant(3.0) Y = X@w0 + b0 + tf.random.normal([n,1],mean = 0.0,stddev= 2.0) # @表示矩阵乘法,增加正态扰动 # 构建输入数据管道...:__inference_train_302016] Function call stack: train -> train 这里出现了一个问题，我是在谷歌colab上使用gpu进行运行的，会报这个错误..._in_30_days/ GitHub 项目地址：https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days

5121 0

四个用于Keras的很棒的操作（含代码）

自定义度量和损失函数 Keras自带许多内置度量和损失函数，这些函数在大多数情况下都非常有用。但很可惜，只有最常见的度量和损失函数是内置的。...所有Keras损失和度量的定义方式与具有两个输入变量的函数相同：地面真值（ground truth）和预测值，函数始终返回度量或损失的值。...而对于损失函数，我实现了Charbonnier，它已经被证明比L1或L2损失更能抵抗异常值。我们编写函数后，只需将它们传递给我们的模型编译函数即可！...除非你希望你的层支持屏蔽（mask），否则你只需关心传递给call的第一个参数：输入张量。...但是，如果你想直接使用这些模型，需要事先调整图像大小，因为最后完全连接层会强制固定输入大小。例如，Xception模型使用299×299的图像进行训练，那么所有图像都必须设置为大小以避免错误。

3.1K4 0

tf.stop_gradient

当在一个图中执行时，这个op按原样输出它的输入张量。当构建ops来计算梯度时，该op会阻止将其输入的贡献考虑在内。...通常情况下，梯度发生器通过递归找出对其计算有贡献的输入，将ops添加到图中，计算指定“损失”的导数。如果将这个op插入到图中，它的输入将被梯度生成器屏蔽。它们没有考虑到计算梯度。...当你想用TensorFlow计算一个值，但需要假设该值是常量时，这是非常有用的。一些例子包括:EM算法中m步不应该包含通过e步输出的反向传播。...玻尔兹曼机的对比发散训练，当对能量函数进行微分时，训练不能通过从模型中生成样本的图进行反向传播。对抗性训练，在对抗性示例生成过程中不应该有任何支持。参数:input: 一个张量。...具有与输入相同的类型。原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.11/api_docs/python/tf/stop_gradient?hl=en

2.1K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

tensorflow中损失函数的用法

tensorflow学习笔记（三）：损失函数

tensorflow: 损失函数(Losses Functions) 探究

【tensorflow2.0】损失函数losses

TensorFlow2.0（8）：误差计算——损失函数总结

tensorflow学习笔记（三十八）:损失函数加上正则项

Tensorflow入门教程（三十三）——图像分割损失函数FocalLoss

Tensorflow入门教程（四十七）——语义分割损失函数总结

【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

应对AI模型中的“Loss Function NaN”错误：损失函数调试

Tensorflow入门教程(二十二）——分割模型中的损失函数

TensorFlow从0到1 - 14 - 交叉熵损失函数——防止学习缓慢

Tensorflow入门教程（三十五）——常用多类图像分割损失函数

Tensorflow入门教程（三十四）——常用两类图像分割损失函数

TensorFlow－5: 用 tf.contrib.learn 来构建输入函数

Tensorflow高级API的进阶--利用tf.contrib.learn建立输入函数

TensorFlow从0到1 | 第十四章：交叉熵损失函数——防止学习缓慢

【tensorflow2.0】中阶api--模型、损失函数、优化器、数据管道、特征列等

四个用于Keras的很棒的操作（含代码）

tf.stop_gradient

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐