我目前正在Tensorflow中实现一个函数，它随机采样给定张量的128D向量。tf.broadcast_to(x1a,(B,n)) #(4,400)我对y坐标重复这个步骤，然后对Batch_size应用一个类似的函数我将张量转换为int32：x1 = tf.cast(x1, tf.int32)现在，我想在我的</
浏览 8提问于2020-05-22得票数 1
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我试着沿着第一个维度切片一个形状的(?, 32, 32)张量。我必须选择两行，并将索引存储在形状为(1, 2)的另一个张量中。我想要一些像“裸体”中的array[list of indexes, :, :]。
我该怎么做呢？我需要这个操作来计算model_fn函数中的损失，该函数传递给我的自定义Tensorflow估计器。
浏览 0提问于2019-03-28得票数 0
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我正在尝试将收益作为额外的参数放入一个定制的角角损失函数中。Keras只允许向其中传递两个参数(y_true和y_pred)，但我也希望传递分配给每个示例的收益。然后，通过执行以下操作，尝试将损失函数中的实际y_true (第一列)和报酬(第二列)再次分开： # y_true has(在实际版本中，我将把收益集成到<em
浏览 0提问于2018-02-11得票数 3
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我只找到了回归问题的良好损失函数。然后在Tensorflow中使用它。
在tensorflow的API中，存在大量的损失函数，其中大部分是针对分类问题而设计的。对于回归问题，除MSE外，任何其他良好的损失函数都不包括在内。
浏览 6提问于2017-12-29得票数 1
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所以我再试一次，
当在Tensorflow中拟合顺序模型时，如何将预先计算的值添加到损失函数中？使用的损失
浏览 1提问于2020-05-12得票数 0
我试图通过Tensorflow编写一个具有自定义丢失功能的Keras 2 LSTM：其中in_top_k_loss是我在Keras模型中的自定义丢失函数当我用不同的输入(甚至是棘手的</em
浏览 0提问于2017-04-20得票数 2
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内置的LSTM单元为您提供了一个可调用的。但是，我想在LSTM层之前和之后添加静态层，并通过backprop训练所有内容。这有可能吗？
浏览 0提问于2016-03-26得票数 1
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我在使用Tensorflow和keras时遇到了问题。我们可以这样解释这个问题：
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,
浏览 3提问于2018-08-27得票数 1
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我正在使用一个高度倾斜的计数数据集，该数据集通常适合负二项式。我想在Keras或Tensorflow中使用负二项作为前馈神经网络的损失函数。据我所知，在查看了可用的损失函数后，keras或tensorflow不存在这样的函数(尽管我希望我错了，我只是错过了一些东西)。我环顾四周，看到一些帖子建议只交换损失以包含负二项式，但似乎在tensorflow中</e
浏览 7提问于2018-09-06得票数 5
我正在与tensorflow合作，并使用Nueral来解决多标签分类问题。我使用Softmax交叉熵作为我的损失函数：cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))
现在，我想我应该使用KL散度损失函数。但是，我没有在tensorflow中找到它，有没有人可以帮助我使用KL散度损失函数而不是Softmax<e
浏览 6提问于2016-04-12得票数 1
在tensorflow中，是否可以使用非光滑函数作为损失函数，例如分段(或如果-否则)？如果你不能，为什么你可以使用ReLU？在这个链接中，它说
如果使
浏览 5提问于2016-11-22得票数 22
我已经用tensorflow训练了一段时间用于语音识别的深度NN声学模型。我所用的损失函数是交叉熵，神经网络模型对此有很好的影响。现在，我想将损失函数转换为一个更复杂的函数，称为最大互信息( MMI )，这也是语音识别领域中的一个经典准则。我在这里放了一个，它描述了这个损失函数，以防你有兴趣。当使用这个特殊的损失函数时，
浏览 1提问于2017-09-06得票数 0
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我通过以下步骤用tensorflow构建了一个卷积神经网络：https://www.tensorflow.org/tutorials/estimators/cnn 我想用自己的损失函数计算损失，因此需要在每个训练步骤中获得每个类的预测概率从Tensorflow教程中，我知道我可以使用"tf.nn.softmax(logits)“获得这些概率，但是这会返回一个
浏览 20提问于2019-02-03得票数 0
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opt.minimize(loss,vars=[...])不会返还任何损失。如何在“单个”步骤中进行最小化和损失计算，以便返回损失。在Tensorflow 1.x中，人们会这样做：sess.run([loss, train_op], feed_dict=feed)
我如何在Tensorflow 2<e
浏览 0提问于2021-09-05得票数 0
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。例如，为了求一个变量的平方，我见过tf.square()、tf.math.square()和tf.keras.backend.square()。这对于大多数数学运算来说都是一样的。这些都是相同的，还是有什么不同？
浏览 148提问于2021-02-13得票数 2
在这两个块中，哪些规则决定代码是否在黑暗而神秘的Tensorflow (特别是GPU)与Python解释器的世界中执行？我的假设是，只有以tf.开头的函数才能在Tensorflow宇宙中执行，而其他一切都是由Python处理的。更新2016.6.5：
例如:假设我想创建一个与Tensorflow提供的函数不同的损失</e
浏览 2提问于2016-06-04得票数 3
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这是关于预测帕金森病的，因为我想建立一个独立于患者的LSTM模型。目前，我已经使用TensorFlow和我自己的损失函数实现了它。因为我计划在每批数据中引入标记的训练数据和未标记的训练数据来训练模型。我想将我自己的损失函数应用于标记和未标记的训练数据，还希望仅对标记的训练数据应用交叉熵损失。我能在tensorflow</
浏览 0提问于2018-03-05得票数 0
我正在使用tensorflow构建一个神经协同过滤推荐模型，使用二进制交叉熵作为损失函数。当然，要预测的标签是二进制的。 在训练每个时期时，打印损失函数。我有一个for循环，它逐个时期地训练模型时期，然后在当前状态下使用模型来预测测试标签，并使用sci-kit学习的log_loss函数再次计算损失。我注意到tensorflow计算的损失(由loss :表示)始终高
浏览 38提问于2021-10-08得票数 0
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我想训练一个具有来自AdaBoost分类器的损失分量的神经网络。我如何在Keras中实现这一点？
浏览 2提问于2018-11-10得票数 0
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