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我阅读了题为“改进神经网络可训练校准方法”的出版物医学影像分类网络”可在 https://arxiv.org/pdf/2009.04057.pdf 获得。在这项研究中,他们提出了一个自定义损失函数,将校准纳入模型训练过程。他们将校准组件包含在分类交叉熵损失中以创建此自定义函数。我已创建此函数的 Keras 版本,如下所示:
def dca_loss(y_true, y_pred, beta=1):
# y_true: one-hot encoding
# y_pred: predicted probability (i.e., softmax(logits))
## calculating cross-entropy loss ##
loss_ce = K.mean(keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred))
## calculating the DCA term ##
# get gt labels
gt_labels = tf.argmax(y_true, axis=1).numpy()
# get pred labels
pred_labels = tf.argmax(y_pred, axis=1).numpy()
# get accuracy
acc = np.sum(gt_labels==pred_labels)/len(gt_labels)
# get pred mean prob
temp_prop = 0
for i in range(len(y_true)):
temp_prop+=y_pred[i, pred_labels[i]]
prob = temp_prop/len(y_true)
# calculating dca
dca = np.abs(acc-prob)
loss = loss_ce + beta*dca
return loss
我编译的模型如下图所示:
model.compile(optimizer='sgd',
loss=[dca_loss],
metrics=['accuracy'])
抛出如下所示的错误:
c:\users\appdata\local\continuum\anaconda3\envs\tf_2.4\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py:805 train_function *
return step_function(self, iterator)
C:\Users\codes\custom_loss_final.py:560 dca_loss *
gt_labels = tf.argmax(y_true, axis=1).numpy()
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'numpy'
我知道在自定义函数声明中不应使用 numpy。我在使用 tf 函数或 Keras 后端函数作为替代品方面需要帮助。
最佳答案
你有两个选择:
a) 将 Tensorflow ufuncs 用于损失函数,例如不使用 .numpy()
并将 np.sum()
替换为 tf.reduce_sum( )
b) 使用 NumPy ufuncs,但通过在 model.compile()
中传递 run_eagerly=True
来热切训练
关于python - 属性错误 : 'Tensor' object has no attribute 'numpy' when using a Keras-based custom loss function,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69077453/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!