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我正在使用 Tensorflow 编写一个神经网络模型来逼近正弦函数,我想使用二阶导数 w.r.t.到我的模型的损失函数中的输入。
我的代码还没有包含导数,但我只是在我的损失函数中添加了输入张量(作为第一步)并使用了 this作为第一种方法回答。
我的代码目前看起来像这样
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
from numpy import random
# --- Settings
x_min = 0
x_max = 2*np.pi
n_train = 64
n_test = 64
# --- Generate dataset
x_train = random.uniform(x_min, x_max, n_train)
y_train = np.sin(x_train)
x_test = random.uniform(x_min, x_max, n_test)
y_test = np.sin(x_test)
# --- Create model
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(64, activation="tanh", input_dim=1))
model.add(keras.layers.Dense(64, activation="tanh"))
model.add(keras.layers.Dense(1, activation="tanh"))
def custom_loss_wrapper(input_tensor):
def custom_loss(y_true, y_pred):
return keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) + keras.backend.mean(input_tensor)
return custom_loss
# --- Configure learning process
model.compile(
optimizer=keras.optimizers.Adam(0.01),
loss=custom_loss_wrapper(model.input),
metrics=['MeanSquaredError'])
# --- Train from dataset
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))
model.evaluate(x_test, y_test)
我的自定义损失函数只计算均方误差并添加输入值。这应该不是问题,但我收到错误
TypeError: An op outside of the function building code is being passed
a "Graph" tensor. It is possible to have Graph tensors
leak out of the function building context by including a
tf.init_scope in your function building code.
For example, the following function will fail:
@tf.function
def has_init_scope():
my_constant = tf.constant(1.)
with tf.init_scope():
added = my_constant * 2
The graph tensor has name: dense_input:0
有人知道为什么会这样吗?
最佳答案
由于 TensorFlow 2.0 及更高版本默认运行在 eager 模式下,Tensorflow op 将检查输入是否为 "tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor" 类型,并且由于实现了 Keras,急切模式的输入将是“tensorflow.python.framework.ops.Tensor”,这会引发错误
TypeError: An op outside of the function building code is being passed
a "Graph" tensor. It is possible to have Graph tensors
leak out of the function building context by including a
tf.init_scope in your function building code.
For example, the following function will fail:
@tf.function
def has_init_scope():
my_constant = tf.constant(1.)
with tf.init_scope():
added = my_constant * 2
您可以通过明确告诉 TensorFlow 在 Keras 的急切模式下运行,将输入类型更改为 EagerTensor。将此设置为 true 将解决问题
tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)
关于python - Tensorflow:自定义损失函数导致 op outside of function 构建代码错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60307234/
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