使用自定义损失函数编译Keras模型时的TypeError
在使用自定义损失函数编译Keras模型时出现TypeError的错误通常是由于损失函数的定义或参数不正确导致的。下面是对该问题的完善且全面的答案：
问题：使用自定义损失函数编译Keras模型时的TypeError
答案： 当在Keras中使用自定义损失函数编译模型时，有时可能会遇到TypeError的错误。这种错误通常是由于自定义损失函数的定义或参数不正确导致的。
要解决这个问题，需要检查以下几个方面：
- 损失函数的定义：自定义损失函数应该是一个可调用的函数，它接受两个参数：真实值和预测值，并返回一个标量作为损失值。确保你的自定义损失函数满足这个要求。
- 损失函数的参数：有时候，自定义损失函数可能需要额外的参数来进行计算。如果你的自定义损失函数有额外的参数，确保在编译模型时正确地传递这些参数。可以使用
functools.partial函数来传递额外的参数。 - 数据类型的兼容性：确保自定义损失函数中使用的数据类型与模型的输出数据类型兼容。如果数据类型不匹配，可能会导致TypeError的错误。
以下是一个示例，展示了如何使用自定义损失函数编译Keras模型：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 自定义损失函数
def custom_loss(y_true, y_pred):
# 自定义损失计算逻辑
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))
return loss
# 构建模型
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)),
keras.layers.Dense(1)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=custom_loss)
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)在上面的示例中，我们定义了一个自定义损失函数custom_loss，它计算真实值和预测值之间的均方误差。然后，我们使用model.compile方法将模型编译为使用自定义损失函数的形式。
请注意，以上示例中的代码仅用于演示目的，实际使用时需要根据具体情况进行调整。
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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求进行评估和选择。
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自定义损失角
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以下两种模型/编译的行为不同：
def custom_loss(y_true, y_pred):
return keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred)
optimizer = Adam(lr=5e-3)
model.compile(loss=custom_loss, optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
和：
optimizer = Adam(lr=5e-3)
model.compile(loss=keras.losses.binary_crossentropy, o
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def custom_loss(y_true, y_pred):
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return ce
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def binary_crossentropy(y_true, y_pred):
return K.mean(K.binary_crossentropy(y_true, y_pred),
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def custom_loss(y_true, y_pred):
y2_pred = y_pred[0]
y2_true = y_true[0]
loss = K.mean(K.square(y2_true - y2_pred), axis=-1)
return loss
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model.add(Dense(1000, activation='relu'))
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model.compile(optimizer_obj, loss=custom_loss)
# and then model.fit(...)
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我们有一个模型(卷积神经网络)，它的输出形式是[None, 7, 7, 6]。我们有一个函数“定制丢失”。该函数具有y_true和y_pred参数。它们是[7,7,6]格式的。当我编译它时，我得到了错误消息：TypeError: must be real number, not Tensor。我想当我调用y_pred[k][l][m]和y_true[k][l][m]时可能有错误，但我不知道如何将这个None包含在[None, 7, 7, 6]中。请帮帮忙。
更新：下面是代码
def custom_loss(y_t
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在Keras层中使用的自定义函数如何获取其参数？
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我知道如何定义和利用可以定义为传递给Keras层的自定义函数(例如，损失函数)。然而，我不明白这个函数是如何从模型中考虑其参数的。
例如：
下面是自定义损失函数的定义：
def kl_loss(y_true, y_pred):
kl_loss = -0.5 * K.sum(1 + log_var - K.square(mean_mu) - K.exp(log_var), axis = 1)
return kl_loss
def r_loss(y_true, y_pred):
return K.mean(K.square(y_true - y_pred), axis =
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LogCosh自定义损失函数返回nan
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我的模型：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(81,)),
tf.keras.layers.Dens
浏览 4提问于2021-04-28得票数 0
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Keras / Tensorflow中基于切片的分配？
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请看我的Keras自定义丢失函数：
def custom_loss(y_true, y_pred):
sqerr = (y_true - y_pred)**2
sqerr[:,4:-1:7] = sqerr[:,4:-1:7] * ((y_true[:,2:-1:7]-y_true[:,3:-1:7])/y_true[:,2:-1:7])**2
return sqerr.mean()
但是“sqerr”不是一个numpy数组，因此这段代码会导致错误。
TypeError：“张量”对象不支持项分配
所以我读了的文章，包括和。所以我现在要说的是.
def custo
浏览 5提问于2017-10-27得票数 6
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自定义Keras损失函数得到不同形状的张量。
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我创建了一个基本的自定义丢失函数(返回MSE或MAE of y_true和y_pred)。但是，我得到了以下错误：
InvalidArgumentError: reshape的输入是一个包含32个值的张量，但是请求的形状有1[[节点自定义丢失/重塑“)
我传递给model.fit()的model.fit()张量的形状是(44,906,1)，我的顺序模型是：
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.LocallyConnected1D(4, kernel_size=(4), strides=2,
浏览 6提问于2021-07-09得票数 0
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使用的一个特性和一个条件的Keras自定义丢失
python、keras、neural-network
我试图为Keras中的越轨行为定制一个函数。偏差计算为:2* (log(yTrue) - log(yPred))
这里的问题是，我的yTrue值是罕见的事件计数，因此通常等于0，从而导致-inf错误。
对我的具体情况(泊松非标度偏差)的偏差的推导给出了一个解决办法：
如果yTrue = 0，则偏差是:2*D* yPred，其中D是数据的一个特征。
如果yTrue !=0，则偏差为:2*D* (yTrue * ln( yTrue ) - yTrue * ln( yPred ) -yTrue+yPred)
我在这里遇到两个问题：
我需要根据yPred的值来选择函数
我还需要
浏览 0提问于2019-04-19得票数 0
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1回答
具有自定义损失函数的Tensorflow模型不进行训练
tensorflow、keras、tensorflow2.0、loss-function
我创建了一个自定义丢失函数，如下所示：
import tensorflow.keras.backend as K
def custom_loss(y_true, y_pred):
y_true = K.cast(y_true, tf.float32)
y_pred = K.cast(y_pred, tf.float32)
mask = K.sign(y_true) * K.sign(y_pred)
mask = ((mask * -1) + 1) / 2
losses = K.abs(y_true * mask)
return K.sum(l
浏览 3提问于2020-08-05得票数 1
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只用于预测的存/载Tensorflow Keras模型
tensorflow、tensorflow2.0、tf.keras
我有一个有定制损失的tensorflow keras模型。在尝试之后，我希望使用model.save(path)存储模型，并在另一个python脚本中加载模型，以便仅使用model = tf.keras.models.load_model(model_path, compile=False)进行预测。
如果没有compile=False，tensorflow会抱怨丢失函数。但是，调用model.prediction将导致Model object has no attribute 'loss'错误消息。我想打电话给model.predict，而不需要再次指定损失。
是否有一种方案
浏览 2提问于2020-05-19得票数 4
1回答
即使尺寸不匹配，自定义丢失函数仍能工作。
tensorflow、keras、loss-function
我使用Keras/TF的模型如下：
conv = Conv2D(4, 3, activation = None, use_bias=True)(inputs)
conv = Conv2D(2, 1, activation = None, use_bias=True)(conv)
model = Model(input = inputs, output = conv)
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss=keras.losses.mean_absolute_error)
在model.fit中，我收到一个错误：
ValueError:检
浏览 0提问于2019-01-02得票数 5
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