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python - 为具有多个输出的模型尝试 train_on_batch 时，Keras 中的 sample_weight 问题

问题描述

我正在使用 Keras 训练深度神经网络。我使用train_on_batch函数来训练我的模型。我的模型有两个输出。我打算做的是将每个样本的损失修改为每个样本的某个特定值。所以由于这里的 Keras 文档

我需要为sample_weight参数分配两个不同的权重。这是我的代码的样子，其中每批，我有四个训练示例：

wights=[12,10,31,1];  
mod_loss = mymodel.train_on_batch([X_train], [Y1, Y2],sample_weight=[wights,[1.0,1.0,1.0,1.0]])

我使用sample_weight只加权第一个输出而不是第二个输出。当我运行代码时，我收到此错误：

  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 1211, in train_on_batch
    class_weight=class_weight)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 801, in _standardize_user_data
    feed_sample_weight_modes)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 799, in <listcomp>
    for (ref, sw, cw, mode) in
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training_utils.py", line 470, in standardize_weights
    if sample_weight is not None and len(sample_weight.shape) != 1:
AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

它给了我一个想法，如果我将分配给sample_weight的值更改为一个 numpy 数组，问题就会得到解决。所以我把代码改成了这个：

wights=[12,10,31,1];  
mod_loss = mymodel.train_on_batch([X_train], [Y1, Y2],sample_weight=numpy.array([wights,[1.0,1.0,1.0,1.0]]))

我有这个错误：

  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 1211, in train_on_batch
    class_weight=class_weight)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 794, in _standardize_user_data
    sample_weight, feed_output_names)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training_utils.py", line 200, in standardize_sample_weights
    'sample_weight')
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training_utils.py", line 188, in standardize_sample_or_class_weights
    str(x_weight))
TypeError: The model has multiple outputs, so `sample_weight` should be either a list or a dict. Provided `sample_weight` type not understood: [[12.0  10.0 31.0  1.0]
 [ 1.          1.          1.          1.        ]]

我有点困惑，我不确定这是否是 Keras 实现中的错误。我在网上几乎找不到与此相关的任何工作或问题。有什么想法吗？

标签： pythontensorflowmachine-learningkerasdeep-learning

解决方案

我已经用另一种方式解决了这个问题。如果输出是 Y1 和 Y2，并且它们的层名称是y1_layername并且y2_layername假设您想要应用权重向量，仅适用于 y2（其中 y2 是长度为 4 的向量），您可以这样编写代码：

wights=[12,10,31,1];  
mod_loss = mymodel.train_on_batch([X_train], [Y1, Y2],sample_weight={"y2_layername":wights})

我测试了它，它工作正常

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