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我希望实现一个自定义损失函数，当y_true == -np.inf为一个特定值时，损失等于0。如果为y_true != -np.inf，则计算平均绝对误差。return tf.keras.losses.MeanAbsoluteError(y_true_masked, y_pred_masked)
在拟合模型时，我得到以下关于MeanAbsoluteError函数的错误我不理解这个错误，因为y_true和y_pred都是float32类型。当我将输入输出到MeanAbso
浏览 11提问于2021-06-09得票数 0
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在tensorflow中是否有可能获得负值的iou？我得到了负值。predict_labels, 我屏蔽了标签但它是在损失函数中计算的。
浏览 1提问于2017-06-24得票数 0
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汇总直方图中的Nan
、、、
我的程序有时会遇到这个问题(并不是每次运行都会遇到这个问题)，如果遇到这个问题，我总是可以在程序崩溃之前由于nan而保存的最后一个模型中重现这个错误。当从该模型重新运行时，使用该模型生成损失的第一个训练过程似乎没有问题(我已经打印了损失，显示没有问题)，但在应用梯度后，嵌入变量的值将变为Nan。
那么，nan问题的根本原因是什么呢？Train from restored model: /home/gezi/temp/image-caption//model.flickr.rnn2.
浏览 7提问于2016-10-04得票数 9
mask值是否会影响损失函数或指标？
在sample_weight中使用model.compile()参数让Keras‘忽略’丢失函数中的屏蔽时间步骤是明智还是愚蠢的？
浏览 6提问于2022-10-17得票数 1
in_top_k_loss_single(x[0], x[1]), (y_true, y_pred), dtype=tf.float32))def bin_crossent_true_only(y_true,
浏览 0提问于2017-04-20得票数 2
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我一直在寻求学习TensorFlow，我注意到不同的函数用于相同的目标。
浏览 148提问于2021-02-13得票数 2
我需要为Keras实现一个自定义目标函数，其中我需要一个额外的tensorflow占位符用于计算。对于Keras损失函数，input_R和解码器分别是对应于y_true和y_pred的占位符。我将Keras损失函数实现为，
return
浏览 1提问于2017-04-29得票数 0
models/model.meta")我恢复了一些变量，如权重和偏差，但我也需要恢复损失函数本质上，我想得到我的损失函数的梯度，在给定的输入中，我不需要重新定义损失变量，只需要从恢复的版本调用操作。所以：grads
浏览 1提问于2019-02-11得票数 2
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在官方的Tensorflow神经机器翻译示例()中，在编码器模型中定义了GRU层。我是否在整个过程中遗漏了什么？实现这一点的正常方法不应该是屏蔽填充的值吗？
浏览 0提问于2019-04-24得票数 1
我在Tensorflow中实现了一个特殊的损失函数。下面是一个特殊函数的numpy风格的代码，该函数选择前Q个元素，并屏蔽每行每列中的其他元素。注意，A是一个n*n矩阵，而q是一个小于n的整数。.argsort()[0:n - q]] = 0 return A_ 现在的问题是，我有一个Tensorflow
浏览 19提问于2019-06-21得票数 1
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我真的不能通过查看其他论坛找到一种方法来做到这一点，而且tensorflow迁移教程对我的特定问题也没有真正的帮助。
如果有人也有一个类似的keras模型的建议，那也是非常有帮助的！现在它正在使用compat.v1让我可以在TensorFlow2.0中运行。
浏览 0提问于2020-08-04得票数 0
它是一个多输出网络，我试着检查网络的输入，x包含音频(N，15，64，3)和视频(N,450,300,3)，y包含14个张量，形状为(N,1)。
浏览 17提问于2022-03-04得票数 4
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我想计算一个损失函数，它在不同的输入上使用网络的输出两次。first_input)loss = mean_absolute_error(first_output, second_output) 如何在tensorflow我想在keras或tensorflow中重新实现this paper。在GAN中，作为鉴别器的"critic“网络有两个输入，一个接一个地运行，根据输出计算损失函
浏览 11提问于2019-01-28得票数 2
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我试图在Tensorflow中实现一个CNN (非常类似于VGG的架构)，它在第一个完全连接的层之后分裂成两个分支。本文的研究内容如下：
浏览 5提问于2017-08-02得票数 0
我试图在TensorFlow-Probability中实现一个屏蔽损失函数，它可以忽略标签中的NAs。 对于常规张量来说，这是一项老生常谈的任务。我找不到一个用于分发的例子。我的分布的大小(批量，时间步长，输出) (512,251天，1到8个时间序列) 示例中给出的传统损失函数是使用分布的对数概率。当我离开NAs时，它会像预期的那样产生NaN损失。 我已经试验了tf$的许多不同的排列，其中将损失替换为0，标签为0，等等。在每种情况下，模型都会停止训练，
浏览 24提问于2020-10-23得票数 0
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我的目标是创建一个自定义损失函数，它基于y_true、y_pred和模型输入层的张量来计算损失：from tensorflow import keras as Kmodel.compile(loss=CustomLoss)但是，此代码失败，并显示以下错误消息如何将模型的输入张量传递给损失函数</
浏览 0提问于2021-03-14得票数 3
在培训期间，我定期使用tensorflow示例do_eval()函数的修改版本对tensorflow网络进行评估。我的评估损失是：这会产生一个单一的标量损失值。我通过feed_dict在占位符中输入批处理真值。
如果是这样
浏览 1提问于2016-07-18得票数 5
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我知道keras是TensorFlow的高级接口。我的问题是，TensorFlow提供了什么不能在角星中复制的？
浏览 0提问于2018-09-16得票数 16
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对于每个训练位置，我通过我的网络输入这个位置，将轨迹发送到模拟器，并得到回报。我现在可以用它作为损失，采样梯度，反馈它并更新我的网络的权重，这样下次它会做得更好。当使用全明星计算图库(如Theano和Tensorflow (或Keras) )时，我遇到了一个问题，我不知道如何实际建模该系统。我想要有标准的完全连接的层，然后输出是我的轨迹权重。但是，我如何实际计算损失，以便它可以使用反向道具？
在自定义丢失函数中，我将忽略/不指定真正的标签，运行模拟器并返回它所造成的损失。但是根
浏览 0提问于2016-08-11得票数 0
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