Keras自定义损失函数不打印张量的值答案

【问题标题】：Keras custom loss function not printing value of tensorKeras自定义损失函数不打印张量的值
【发布时间】：2019-07-28 02:38:54
【问题描述】：

我只是在写一个简单的损失函数，我必须将张量转换为 numpy 数组（这是必不可少的）。我只是想打印张量的值，但我收到了这个错误：-

Tensor("loss/activation_4_loss/Print:0", shape=(?, 224, 224, 2), dtype=float32)

def Lc(y_true, y_pred):
    x=K.print_tensor(y_pred)
    print(x)
    return K.mean(y_pred)

请告诉我如何从张量中获取值（数字）？我也尝试了“eval”，但它也抛出了一个很大的错误，即没有会话，它是一个占位符等。整个程序执行良好，只是“print_tensor”行引起了问题。

【问题讨论】：

K.print_tensor() 似乎返回了一个 Print Tensor 对象。只需遵循基本步骤：print( tf.Session().run(x) )
另外，如有必要，您可以在 TensorFlow 中启用 Eager 模式，以便打印张量的值。
您的前提是错误的，如果您使用 numpy 作为其中的一部分，Keras 中的损失函数将不起作用，因为无法通过 numpy 代码传播梯度。
@ShubhamPanchal 我收到错误，你必须在 keras 自定义损失中执行 tf.session().run(x) 时提供值。

【解决方案1】：

打印语句是多余的。 print_tensor 已经打印了这些值。

来自 print_tensor 的文档：

"注意print_tensor 返回一个与x 相同的新张量 应在以下代码中使用。否则评估期间不考虑打印操作。”

在上面的代码中，由于 y_pred 被赋值给 x 并且 x 不再被使用，所以打印失败。

使用以下版本。

def Lc(y_true, y_pred):
    y_pred=K.print_tensor(y_pred)
    return K.mean(y_pred)

def cat_loss(y_true, y_pred):
    y_pred = K.print_tensor(y_pred)
    return K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

将这个 cat_loss 函数放入训练循环后，我可以看到如下输出：

[[0.000191014129 0.230871275 0.43813318]...]

190/255 [======================>........] - ETA：0s - 损失：0.3442 - acc：0.9015

[[3.16367514e-05 1.70419597e-07 0.000147014405]...]

【讨论】：