tensorflow - 如何在tensorflow(python)中调用opencv函数？

Question

我训练模型的时候，自定义了一个损失函数，这个函数中损失值的计算需要opencv的函数，看代码，但是报错了，不知道怎么解决，有人可以帮助我吗？非常感谢。

#这是我的损失函数
def instance_loss_function(预测,标签):
best_match_label_image=search_MaxPixelAccuracy_permutation(predict_convert_gray_image(预测)，标签)
预测图像=预测
损失总和=0.0
best_match_label_image_contours_number=len(cv2.findContours( best_match_label_image.reshape(513,513), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[1])
Predict_image_contours_number=len(cv2.findContours( Predict_image.reshape(513,513), cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[1])
counter_max=np.max([best_match_label_image_contours_number,predict_image_contours_number])
counter_min=np.min([best_match_label_image_contours_number,predict_image_contours_number])
对于范围内的 i(1,counter_min+1):
ith_instance_IoU=compute_oneClassIoU(预测图像,best_match_label_image,i)
如果 ith_instance_IoU!=0:
loss_sum=loss_sum+2*(1/(1+ith_instance_IoU)-1/2)
elif ith_instance_IoU==0:
损失总和=损失总和+2
如果 np.abs(counter_max-counter_min)!=0:
loss_sum=loss_sum+1*np.abs(counter_max-counter_min)
回波损耗总和
然后我这样调用损失函数:

loss=tf.py_func(instance_loss_function,[valid_logits,valid_labels],tf.float32)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step, var_list=train_var_list)

但它不起作用， enter image description here

Answer 1

为了能够训练网络 tensorflow ，需要创建可微操作图。如果你想使用 OpenCV 函数，Tensorflow 不知道如何为此构建导数。所以你不能使用不同软件包中的任意功能，将它们组合起来并希望它能起作用。