python - 如何取回 keras 损失函数（张量）的错误值

Question

我想绘制 Keras 中可用的所有不同损失函数。因此，我创建了一个数据框并调用了损失函数。但是我怎样才能从张量中取回值呢？

import numpy as np
import pandas as pd
from keras import losses

points = 100
df = pd.DataFrame({"error": np.linspace(-3,3,points)})
df["mean_squared_error"] = losses.mean_squared_error(np.zeros(points), df["error"])
df.plot(x="error")

标签： pythontensorflowmachine-learningkerasloss-function

Answer 1

Keras 中的损失函数返回一个张量对象。您需要使用eval()来自后端的函数评估该张量对象以获取其实际值。此外，如果你看一下 Keras 中损失函数的定义，比如说mean_squared_error()，你会意识到有一个K.mean()操作在作为输出轴的最后一个轴上取平均值（不要将它与批处理或样本轴混淆） . 因此，您可能需要以 的形状传递真实值和预测值(n_samples, n_outputs)，因此在以下代码中进行了重塑：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras import losses
from keras import backend as K

points = 100
df = pd.DataFrame({"error": np.linspace(-3,3,points)})
mse_loss = losses.mean_squared_error(np.zeros((points,1)), df["error"].values.reshape(-1,1))
df["mean_squared_error"] = K.eval(mse_loss)
df.plot(x="error")

这是输出图：