问题描述
我参加了一个具有奇怪损失指标的比赛，在我看来它可以在 tf 中实现，所以我这样做了：
def my_loss(y_true,y_pred):
y_pred = tf.cast(tf.expand_dims(tf.argmax(y_pred,axis = 1),tf.float32)
print(y_pred.shape,y_true.shape)
dim = 1024 # NONE VALUES NOT SUPPORTED tf.cast(y_true.shape[0],tf.int32)
delay_bins = y_true[:,0]
delay_bins_all = tf.dtypes.cast(tf.tile(tf.expand_dims(tf.range(8),axis = 0),[dim,1]),tf.int64)
delay_bins_squares = tf.dtypes.cast(tf.tile(tf.expand_dims(delay_bins,[1,8]),tf.int64) # TensorShape([10,10])
to_mul = tf.dtypes.cast(tf.equal(delay_bins_squares,delay_bins_all),tf.int32) # TensorShape([10,10])
n_train = tf.expand_dims(tf.constant([480251,206240,70795,31476,17528,10965,7159,20782]),axis = 1)
n_samples = tf.cast(tf.linalg.matmul(to_mul,n_train),tf.float32)[:,0])
res = tf.reduce_sum((y_true - y_pred) ** 2 / n_samples) / 8.0
return res
简而言之，这是多类预测问题，但不是使用分类交叉熵或 MSE 评估问题（类实际上具有序数意义），我坚持使用这个指标，它以某种方式计算由样本数量考虑的 MSE每个班级。
这个损失函数做了我想要的，但是当我将它与模型一起使用时，我得到这个错误：
ValueError: 没有为任何变量提供梯度：['batch_normalization_54/gamma:0','batch_normalization_54/beta:0','dense_258/kernel:0','dense_258/bias:0','dense_259/kernel: 0'、'dense_259/bias:0'、'dense_260/kernel:0'、'dense_260/bias:0'、'dense_261/kernel:0'、'dense_261/bias:0'、'layer_normalization_52/gamma:0','layer_normalization_52/beta:0','dense_262/kernel:0','dense_262/bias:0']。
这是我使用的模型：
n_cols = x_train.shape[1]
inp_layer = tfl.Input((n_cols))
inp_layer_norm = tfl.Batchnormalization()(inp_layer)
dense = tfl.Dense(512,activation = 'relu') (inp_layer_norm)
dense = tfl.Dense(256,activation = 'relu') (dense)
dense = tfl.Dense(128,activation = 'relu') (dense)
dense = tfl.Dense(64,activation = 'relu') (dense)
dense = tfl.Layernormalization()(dense)
out = tfl.Dense(8,activation = 'sigmoid') (dense)
model = tf.keras.Model(inputs = inp_layer,outputs = out)
model.summary()
# 'kullback_leibler_divergence' works quite well.
model.compile(optimizer = 'adam',loss = my_loss)
你认为我做错了什么？在我看来，我没有使用任何非差分操作。
感谢您的帮助。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）