嗨，我一直在嘗試為dice_error_coefficient在keras中創建自定義損失函數。它有它的實現tensorboard，我嘗試使用相同的功能與tensorflow keras但它一直返回NoneType當我用model.train_on_batch或model.fit其中在模型中的指標使用時，它提供正確的價值觀?？梢哉垊e人幫我做什么嗎？我嘗試過使用ahundt編寫的Keras-FCN之類的庫，其中他使用了自定義損失函數，但似乎都不起作用。代碼中的目標和輸出分別為y_true和y_pred，如keras中的loss.py文件中所使用。def dice_hard_coe(target, output, threshold=0.5, axis=[1,2], smooth=1e-5): """References ----------- - `Wiki-Dice <https://en.wikipedia.org/wiki/S?rensen–Dice_coefficient>`_ """ output = tf.cast(output > threshold, dtype=tf.float32) target = tf.cast(target > threshold, dtype=tf.float32) inse = tf.reduce_sum(tf.multiply(output, target), axis=axis) l = tf.reduce_sum(output, axis=axis) r = tf.reduce_sum(target, axis=axis) hard_dice = (2. * inse + smooth) / (l + r + smooth) hard_dice = tf.reduce_mean(hard_dice) return hard_dice
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鳳凰求蠱
TA貢獻1825條經驗 獲得超4個贊
'def dice（y_true，y_pred）：return -dice_coef（y_true，y_pred，1e-5，0.5）def dice_coef（y_true，y_pred，smooth，thresh）：y_pred = K.cast（y_pred> thresh，thresh，dtype = tf.float32 ）y_true = K.cast（y_true> thresh，dtype = tf.float32）y_true_f = K.flatten（y_true）y_pred_f = K.flatten（y_pred）交集= K.sum（y_true_f * y_pred_f）返回（2. *交集+平滑）/（K.sum（y_true_f）+ K.sum（y_pred_f）+平滑）Final_Model.compile（optimizer = opt，loss = dice，metrics = ['acc']）'這給了我一個錯誤'試圖轉換'x'到張量并失敗。錯誤：不支持任何值。
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