python - 在张量流中批量创建每个样本的条件

Question

我想以批量样品为条件。

我有一个二进制分类任务。我的训练集中的样本是三元组的，每个三元组都有一个标签

所以{1,0,0} , {0,1,0} and {0,0,1} will get the label 1.

和{0,1,1}, {1,0,1} and {1,1,0} will get the label 0.

我的测试集是常规0->0, 1->1的单样本单标签。

我考虑过在三元组标签上调整我的批次，并考虑在每个三元组标签上设置一个条件。如果标签为 1，我将结合可能的三元组的交叉熵损失。

我如何遍历我的标签tensor并结合适当的损失？

谢谢，托默

标签： pythontensorflowmachine-learningloss-function