張量值的 function 生成此錯誤：“false_fn”必須是可調用的

Question

我正在創建一個 function，它采用張量值並通過應用以下公式返回結果，有 3 個條件，所以我使用 @tf.functions。

def Spa(x):
    x= tf.convert_to_tensor(float(x), dtype=tf.float32)
    p= tf.convert_to_tensor(float(0.05), dtype=tf.float32)
    
    p_dash=x
    K = p*logp_dash
    Ku=K.sum(Ku)
    
    Ku= tf.convert_to_tensor(float(Ku), dtype=tf.float32)
    

    y= tf.convert_to_tensor(float(0), dtype=tf.float32)
    def a(): return tf.constant(0)

    r = tf.case([(tf.less(x, y), a), (tf.greater(x, Ku), a)], default=x, exclusive=False)
    return r

該代碼生成以下錯誤： “false_fn”必須是可調用的。 我做了很多轉換，int 到 float 和 float 到 int 但不知道是什么問題。

Answer 1

在tf.case x 應該是 function 而不是張量。 如TF 頁面中所述。

def f1(): return tf.constant(17)
def f2(): return tf.constant(23)
def f3(): return tf.constant(-1)
r = tf.case([(tf.less(x, y), f1), (tf.greater(x, z), f2)], default=f3, exclusive=True)

可以看到這里的f3也是一個function。

Answer 2

它應該是這樣的。

x = tf.where(x < 0, tf.zeros_like(x), x)
p = 0.05
p_hat = x
KL_divergence = p * (tf.math.log(p / p_hat)) + (1 - p) * (tf.math.log(1 - p / 1 - p_hat))
x = tf.where(x < KL_divergence, tf.zeros_like(x), x)
return x