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if-statement - 如何使用 keras 编写具有多个条件的条件？

问题描述

我有以下自定义损失：

def Loss(y_true,y_pred):
    y_pred = relu(y_pred)
    z = k.maximum(y_true, y_pred)
    y_pred_negativo = Lambda(lambda x: -x)(y_pred)
    w = k.abs(add([y_true, y_pred_negativo])) 
    if k.sum(z) == 0.0:
        erro = 0.0
    elif k.sum(y_true) == 0.0 and k.sum(z) != 0:
        erro = 100
    else:
        erro = (k.sum(w)/k.sum(z))*100.0
    return erro

但是，如您所见，我将 numpy 与条件张量混合在一起。因此，我必须以张量格式编写此条件。

if k.sum(z) == 0.0:
    erro = 0.0
elif k.sum(y_true) == 0.0 and k.sum(z) != 0:
    erro = 100
else:
    erro = (k.sum(w)/k.sum(z))*100.0

我知道如何处理if else格式，但不知道这么多条件。谢谢！

标签： if-statementkerasconditional-statementstensor

解决方案

这是我自己对 keras 条件语句的定义。

def energia_perdida_tensorial(y_true,y_pred):
    y_pred = relu(y_pred)
    z = k.maximum(y_true, y_pred)
    y_pred_negativo = Lambda(lambda x: -x)(y_pred)
    w = k.abs(add([y_true, y_pred_negativo])) 
    erro = k.switch(k.equal(k.sum(z), 0.0), lambda: 0.0, lambda: (k.sum(w)/k.sum(z))*100.0)
    erro = k.switch(k.all([k.equal(k.sum(y_true), 0), k.greater(k.sum(z), 0)], axis=0), lambda: 100.0, lambda: erro)
    return erro

如果有任何错误或更优雅的定义方式，请做出贡献。

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