具有keras的具有损失功能的批次元素产品

编程问答 2022-06-04

问题描述

我正在尝试在keras中编写自定义损失函数，需要通过中间层的输出（形状为（batch_size，（batch_size，64，64））在y_true和y_pred（形状：（b​​atch_size，64，64））之间加权MSE。 1））。

我需要的操作只是将MSE的每个批处理元素权重（乘以一个因子），即weight_tensor中的相应批处理元素。

我尝试了以下

def loss_aux_wrapper(weight_tensor):
    def loss_aux(y_true,y_pred):
        K.print_tensor(weight_tensor,message='weight = ')
        _shape = K.shape(y_true)
        return K.reshape(K.batch_dot(K.batch_flatten(mse(y_true,y_pred)),weight_tensor,axes=[1,1]),_shape)
    return loss_aux

但我知道

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:  In[0] mismatch In[1] shape: 4096 vs. 1: [32,1,4096] [32,1] 0 0      [[node loss/aux_motor_output_loss/MatMul (defined at /code/icub_sensory_enhancement/scripts/models.py:327) ]] [Op:__inference_keras_scratch_graph_6548]

K.print_tensor不会输出任何内容，我相信是因为它是在编译时调用的？

任何建议都将不胜感激！

解决方法

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