tensorflow - keras.backend 和 Tensorflow 的函数有什么区别

Question

我正在尝试自定义 keras 的损失函数。我看到了这个例子：

将 tensorflow 导入为 tf 将 keras.backend 导入为 K

def mean_pred(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_pred)

我可以使用类似的东西：

def mean_pred(y_true, y_pred):
        return tf.mean(y_pred)

有什么区别吗？

标签： tensorflowkeras

Answer 1

两者都是相同的，并且计算跨张量维度的元素的平均值，并等效于 Numpy 平均值，即 np.mean。它也是 tf.math.reduce_mean。