在张量流中将值设置为零答案

【问题标题】：Set values to zero in tensorflow在张量流中将值设置为零
【发布时间】：2018-02-13 05:15:36
【问题描述】：

我正在 tensorflow 中创建 SMAPE 损失函数，我需要在计算减少均值之前将张量差异的值设置为 0。这是我的代码，但它不起作用：

function loss(yHat, y):
     denominator = (tf.abs(yhat) + np.abs(y))/2.0
     diff = tf.div(tf.abs(yhat - y),denominator)
     other_variable = tf.get_variable("other_variable",
                                 dtype=tf.float32, 
                                 initializer= diff)
     comp = tf.equal(denominator, 0)
     cond_diff = tf.scatter_update(other_variable, comp, 0)
return tf.reduce_mean(cond_diff)

它给了我这个错误

ValueError：initial_value 必须具有指定的形状：Tensor("div_49:0", dtype=float32)

【问题讨论】：

标签： tensorflow

【解决方案1】：

只需屏蔽您的diff，而不是创建另一个变量。

mask = tf.where(denominator == 0, tf.ones_like(denominator), tf.zeros_like(denominator))

return tf.reduce_mean(tf.multiply(diff,mask))

【讨论】：