在TensorFlow BoostedTreesEstimator中实现自定义损失函数可以通过以下步骤完成:
def custom_loss(y_true, y_pred):
return tf.square(y_true - y_pred)
estimator = tf.estimator.BoostedTreesEstimator(
n_batches_per_layer=100,
model_dir='model_dir',
config=tf.estimator.RunConfig().replace(save_summary_steps=10)
)
def model_fn(features, labels, mode):
# 定义模型结构和训练过程
# ...
# 使用自定义损失函数
loss = custom_loss(labels, predictions)
# 创建EstimatorSpec对象
estimator_spec = tf.estimator.EstimatorSpec(
mode=mode,
loss=loss,
train_op=train_op,
eval_metric_ops=eval_metric_ops
)
return estimator_spec
estimator._model_fn = model_fn
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x=train_x,
y=train_y,
batch_size=batch_size,
num_epochs=None,
shuffle=True
)
estimator.train(input_fn=train_input_fn, steps=num_steps)
eval_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
x=eval_x,
y=eval_y,
batch_size=batch_size,
num_epochs=1,
shuffle=False
)
estimator.evaluate(input_fn=eval_input_fn)
这样,就可以在TensorFlow BoostedTreesEstimator中实现自定义损失函数了。请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行调整。
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