在keras中创建自定义损失函数

Question

嗨，我一直在尝试为dice_error_coefficient在keras中创建自定义损失函数。它有它的实现tensorboard，我尝试使用相同的功能与tensorflow keras但它一直返回NoneType当我用model.train_on_batch或model.fit其中在模型中的指标使用时，它提供正确的价值观。可以请别人帮我做什么吗？我尝试过使用ahundt编写的Keras-FCN之类的库，其中他使用了自定义损失函数，但似乎都不起作用。代码中的目标和输出分别为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/Sørensen–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

Answer 1

'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']）'这给了我一个错误'试图转换'x'到张量并失败。错误：不支持任何值。