[英]passing input layer along with another sequential model into a custom loss function
我正在尝试使用 TensorFlow 2.0 为 Keras 模型编写自定义损失函数。 我按照类似答案中的说明将输入层放入损失函数中,例如
这里
和这里
但我还想将第二个模型的输出添加到损失函数中。
该错误似乎来自 v.predict(x)。 起初 TensorFlow 会给出类似 ValueError 的错误:当使用数据张量作为模型的输入时,您应该指定steps
参数。
所以我尝试添加步骤 arg v.predict(x,steps=n) ,其中 n 是一些整数,我得到 AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
X = 一些 np.random 数组 Y = X 的一些函数加噪声
def build_model():
il = tf.keras.Input(shape=(2,),dtype=tf.float32)
outl = kl.Dense(100,activation='relu')(il)
outl = kl.Dense(50,activation='relu')(outl)
outl = kl.Dense(1)(outl)
return il,outl
def f(X,a):
return (X[:,0:1] + theta*a)*a
def F(x,a):
eps = tf.random.normal(tf.shape(x),mean=loc,stddev=scale)[:,0:1]
z = tf.stack([x[:,0:1] + theta*a + eps,x[:,1:] - a],axis=1)[:,:,0]
return z
def c_loss(x=None,v=None):
def loss(y_true,y_pred):
xp = F(x,y_pred)
return kb.mean(f(x,y_pred) + v.predict(xp))
return loss
v_in,v_out = build_model()
v_model = tf.keras.Model(inputs=v_in,outputs=v_out)
v_model.compile(tf.keras.optimizers.Adam(),loss='mean_squared_error')
v_model.fit(x=X,y=Y)
c_in,c_out = build_model()
c_model = tf.keras.Model(inputs=c_in,outputs=c_out)
c_model.compile(tf.keras.optimizers.Adam(),loss=c_loss(x=c_in,v=v_model))
c_model.fit(x=X,y=Y_dummy)
理想情况下,我只希望调用 c_model.fit() 来构建神经网络以最小化函数 f(x,a) + v(x)。
我在这里找到了答案。 我有“步骤”错误,但实际问题是“numpy”错误。 我在程序的开头添加了tf.enable_eager_execution()
以处理它。
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