Keras / Tensorflow：減算で損失関数 -

マックス：

Iないcompletly新しいkerasまたはtensorflowに、それは私の最初の深いダイブです。私はのわずかな変化である私自身の損失関数、wirteしようmean_absolute_percentage_errorkerasからを。私はnumpyのでそれを書くことができています：

def np_mean_relative_percentage_error(y_true, y_pred):
    err = np.abs((y_true - y_pred) / np.abs(y_true))
    diff = np.subtract(np.ones(err.shape, dtype=float), err)
    return 100. * np.mean(diff, axis=-1)

しかし、私はkeras / tensorflowでそれを書くことはできませんよ、私の現在の（動作しない）バージョンは、次のスニペットのように見えます。誰かがどのように定数を持つ要素によってテンソル要素を減算する実装やショー私を完了した場合、私はとても感謝しています。

バージョン1：

def mean_relative_percentage_error(y_true, y_pred):
    err = K.abs((y_true - y_pred) / K.clip(K.abs(y_true), K.epsilon(), None))
    ones = K.ones_like(err)
    diff = K.update_sub(ones, err)
    return 100. * K.mean(diff, axis=-1)

Traceback (most recent call last):
  File "E:/Projekte/*ai/train.py", line 66, in <module>
    train(epochs=20, prefix='test_new_loss_fn')
  File "E:/Projekte/i*/ai/train.py", line 46, in train
    model = create_model((shape[0], shape[1], 3), backbone=backbone, loss_function=loss_fn, freeze_backbone=backbone_freeze, lr=learning_rate)
  File "E:\Projekte\*\ai\model\__init__.py", line 48, in create_model
    loss=loss_function, metrics=[mean_relative_percentage_error, metrics.mean_absolute_error])
  File "C:\Users\**\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 342, in compile
    sample_weight, mask)
  File "C:\Users\***\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py", line 404, in weighted
    score_array = fn(y_true, y_pred)
  File "E:\Projekte\ai_p\ai\utils\losses.py", line 8, in mean_relative_percentage_error
    diff = K.update_sub(ones, e)
  File "C:\Users\*\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 999, in update_sub
    return tf.assign_sub(x, decrement)
  File "C:\Users\***f\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\state_ops.py", line 160, in assign_sub
    return ref.assign_sub(value)
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'assign_sub'

バージョン2：

def mean_relative_percentage_error(y_true, y_pred):
    err = K.abs((y_true - y_pred) / K.clip(K.abs(y_true), K.epsilon(), None))
    ones = K.variable(K.ones_like(err))
    diff = K.update_sub(ones, err)
    return 100. * K.mean(diff, axis=-1)

Traceback (most recent call last):
  File "E:/Projekte/*/ai/train.py", line 66, in <module>
    train(epochs=20, prefix='test_new_loss_fn')
  File "E:/Projekte/*/ai/train.py", line 46, in train
    model = create_model((shape[0], shape[1], 3), backbone=backbone, loss_function=loss_fn, freeze_backbone=backbone_freeze, lr=learning_rate)
  File "E:\Projekte\*\ai\model\__init__.py", line 48, in create_model
    loss=loss_function, metrics=[mean_relative_percentage_error, metrics.mean_absolute_error])
  File "C:\Users\*\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 342, in compile
    sample_weight, mask)
  File "C:\Users\*\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py", line 404, in weighted
    score_array = fn(y_true, y_pred)
  File "E:\Projekte\*\ai\utils\losses.py", line 7, in mean_relative_percentage_error
    ones = K.variable(K.ones_like(err))
  File "C:\Users\*\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 402, in variable
    v = tf.Variable(value, dtype=tf.as_dtype(dtype), name=name)
  File "C:\Users\*\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variables.py", line 183, in __call__
    return cls._variable_v1_call(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\*\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variables.py", line 146, in _variable_v1_call
    aggregation=aggregation)
  File "C:\Users\*\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variables.py", line 125, in <lambda>
    previous_getter = lambda **kwargs: default_variable_creator(None, **kwargs)
  File "C:\Users\*\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variable_scope.py", line 2444, in default_variable_creator
    expected_shape=expected_shape, import_scope=import_scope)
  File "C:\Users\*\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variables.py", line 187, in __call__
    return super(VariableMetaclass, cls).__call__(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\*\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variables.py", line 1329, in __init__
    constraint=constraint)
  File "C:\Users\*\.conda\envs\tfGPU2\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variables.py", line 1472, in _init_from_args
    self._initial_value)
ValueError: initial_value must have a shape specified: Tensor("loss/dense_3_loss/ones_like:0", shape=(?, ?), dtype=float32)

マティアスValdenegro：

複雑なトリックのために、あなたの損失を用いて実施することができる必要はありません。

def mean_relative_percentage_error(y_true, y_pred):
    err = K.abs((y_true - y_pred) / K.clip(K.abs(y_true), K.epsilon(), None))
    diff = 1.0 - err
    return 100. * K.mean(diff, axis=-1)

これは、中に放送使用しています1.0 - err計算。

Keras / Tensorflow：減算で損失関数 -

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