我有一個具有多個標簽的數據集，我想定義取決于標簽的損失。數據集中的標簽存儲為字典，例如：y = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'values': [1, 2, 3], 'symbols': [4, 5, 6]})然后我想為每個標簽定義一個損失，以便稍后對損失進行某種組合。我嘗試這樣定義損失：def model_loss(y, y_): return tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False, name='values_xent')(y['values'], y_)然而，當我擬合模型時，它給了我以下錯誤：TypeError: Only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), tf.newaxis (`None`) and scalar tf.int32/tf.int64 tensors are valid indices, got 'values'所以看來我不能這樣做y['values']。我怎樣才能在損失中獲取這個值？提前致謝。編輯我想要實現的是這樣的：import tensorflow as tfimport numpy as np# samplesds_x = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.random.randn(5, 5))# labelsds_y = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'l1': np.arange(5), 'l2':np.arange(5)})# samples + labelsds = tf.data.Dataset.zip((ds_x, ds_y))# modelinput_ = tf.keras.Input(shape=(5,))x = tf.keras.layers.Dense(30, activation='relu')(input_)x1 = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')(x)x2 = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')(x)model = tf.keras.Model(inputs=input_, outputs={'l1':x1, 'l2':x2})# lossdef model_loss(y, y_): res = 3 * tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy()(y['l1'], y_['l1']) res += tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy()(y['l2'], y_['l2']) return res# compile and trainmodel.compile(optimizer='adam', loss=model_loss)model.fit(ds.batch(5), epochs=5)
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一旦你做了一些對 Keras 來說不完全正常的事情，我建議使用自定義訓練循環。然后您可以控制訓練過程的每一步。
我這樣做了，我不需要改變你的損失函數。
import tensorflow as tf
import numpy as np
ds_x = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.random.randn(5, 5).astype(np.float32))
ds_y = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({'l1': np.arange(5), 'l2':np.arange(5)})
ds = tf.data.Dataset.zip((ds_x, ds_y)).batch(2)
input_ = tf.keras.Input(shape=[5])
x = tf.keras.layers.Dense(30, activation='relu')(input_)
x1 = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')(x)
x2 = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.Model(inputs=input_, outputs={'l1':x1, 'l2':x2})
def model_loss(y, y_):
? ? res = 3 * tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy()(y['l1'], y_['l1'])
? ? res += tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy()(y['l2'], y_['l2'])
? ? return res
train_loss = tf.keras.metrics.Mean()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
for i in range(25):
? ? for x, y in ds:
? ? ? ? with tf.GradientTape() as tape:
? ? ? ? ? ? out = model(x)
? ? ? ? ? ? loss = model_loss(y, out)
? ? ? ? ? ??
? ? ? ? gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
? ? ? ? optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
? ? ? ? train_loss(loss)
? ? print(f'Epoch {i} Loss: {train_loss.result():=4.4f}')
? ? train_loss.reset_states()
Epoch 0 Loss: 6.4170
Epoch 1 Loss: 6.3396
Epoch 2 Loss: 6.2737
Epoch 11 Loss: 5.7191
Epoch 12 Loss: 5.6608
Epoch 19 Loss: 5.2646
Epoch 24 Loss: 4.9896
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