在 Keras 中实现自定义损失函数以应对逆向损失？

【问题标题】：Implementing custom loss function in Keras for adversial loss?在 Keras 中实现自定义损失函数以应对逆向损失？
【发布时间】：2017-08-20 21:53:32
【问题描述】：

我想使用另一个网络的预测在 Keras 中实现自定义损失函数。更具体地说，我想在生成器的损失函数中使用鉴别器生成的预测。但是，当我尝试执行此操作时，出现以下错误：

    if len(array.shape) == 1:
TypeError: object of type 'TensorVariable' has no len()

Keras 是否能够在自定义损失函数中进行网络预测？谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

要获取张量的维数，请使用K.ndim 而不是K.shape，例如：

import keras.backend as K`

def myCustomLoss(x):
    if K.ndim(x) == 3:
        print("is 3")

请注意，诸如array 之类的值只是位于某些设备（例如您的GPU）上的数据的占位符。因此，像len(array) 这样的东西将不起作用，因为后端必须首先获取这些值，并且它不会自动执行此操作，因为那样效率低下。

【讨论】：