python - 如何在 tensorflow 或 keras 中使用 scipy.optimize.linear_sum_assignment？

Question

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Facebook 最近发布了 DETR，一个使用 Transformer 的对象检测模型!该模型是用 Pytorch 实现的，我正在尝试实现包含匈牙利算法的损失函数，但使用 Keras 和 Tensorflow 作为 Keras 模型的自定义损失函数。在 Facebook 的原始实现中，它是 https://github.com/facebookresearch/detr/blob/master/models/matcher.py 中的第 81-82 行。

为了使用 numpy 和经典的 python 函数，我使用了:

    def hungarian_loss(losses):
        row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(losses)
        idx = [[i, j] for i, j in zip(row_ind, col_ind)]
        return idx

    # dist loss is a 5x5 matrix, and idx is 5x2 indexes
    idx = tf.py_function(func=hungarian_loss, inp=[dist_loss], Tout=tf.int32)
    min_val = tf.gather_nd(dist_loss, idx)
    return K.mean(min_val)

但我得到了:

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:  Inner dimensions of output shape must match inner dimensions of updates shape. Output: [5,5] updates: [5]

是因为我试图使用不是 tf.Tensor 的东西作为 loss 吗？

Answer 1

这对你有用吗？见:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/numpy_function

@tf.function
def tf_linear_sum_assignment(cost_matrix):
    return tf.numpy_function(func=linear_sum_assignment,inp=[cost_matrix],Tout=[tf.int64,tf.int64])