【发布时间】：2020-03-17 04:25:14
【问题描述】：
我想实现一个自定义损失，可以通过使用每个样本来计算。 损失的计算有点复杂，需要我为此使用外部 python 文件（或者可以假设我们将输入提供给函数）。
我该如何实现呢？
是否可以使用@tf.function 注解并使其成为图形？
这就是它应该的样子
def loss(input,output):
loss = 0
for x, y in zip(input, output):
sim = Class(x)
a = sim.GetA()
b = sim.GetB()
loss = loss + np.linalg.norm(np.dot(a,b)+y)
return loss
【问题讨论】：
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有人帮忙吗？
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应该根据损失值更新的模型是什么——它是“类”吗？在这种情况下，将您的 Class 替换为 Model，您可以按照 tensorflow.org/tutorials/customization/custom_training 中的建议进行操作
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我想根据损失值更新神经网络的权重
标签： python tensorflow tensorflow2.0 loss-function