如何取回 keras 损失函数（张量）的误差值

Question

我想绘制 Keras 中可用的所有不同损失函数。因此，我创建了一个数据框并调用了损失函数。但是我怎样才能从张量中取回值呢？

import numpy as np

import pandas as pd

from keras import losses

points = 100

df = pd.DataFrame({"error": np.linspace(-3,3,points)})

df["mean_squared_error"] = losses.mean_squared_error(np.zeros(points), df["error"])

df.plot(x="error")

Answer 1

Keras 中的损失函数返回一个 Tensor 对象。您需要使用eval()后端的函数评估该 Tensor 对象以获得其实际值。此外，如果您查看 Keras 中损失函数的定义，例如mean_squared_error()，您会意识到有一个K.mean()操作是对作为输出轴的最后一个轴取平均值（不要将其与批次或样本轴混淆） . 因此，您可能需要以 的形状传递真实值和预测值(n_samples, n_outputs)，因此在以下代码中进行了重塑：import numpy as npimport pandas as pdfrom keras import lossesfrom keras import backend as Kpoints = 100df = pd.DataFrame({"error": np.linspace(-3,3,points)})mse_loss = losses.mean_squared_error(np.zeros((points,1)), df["error"].values.reshape(-1,1))df["mean_squared_error"] = K.eval(mse_loss)df.plot(x="error")这是输出图：