keras损失函数(来自keras输入)

Question

我引用了这个链接：Keras custom loss function: Accessing current input pattern。

但我得到了错误：“TypeError:无法将符号Keras输入/输出转换为数字数组。此错误可能表明您正在尝试将符号值传递给NumPy调用，而这是不受支持的。或者，您可能正在尝试将Keras符号输入/输出传递给未注册调度的that，从而阻止Keras自动将API调用转换为功能模型中的lambda层。”

这是源代码:发生了什么？

def custom_loss_wrapper(input_tensor):
    def custom_loss(y_true, y_pred):
        return K.binary_crossentropy(y_true, y_pred) + K.mean(input_tensor)
    return custom_loss

input_tensor = Input(shape=(10,))
hidden = Dense(100, activation='relu')(input_tensor)
out = Dense(1, activation='sigmoid')(hidden)
model = Model(input_tensor, out)
model.compile(loss=custom_loss_wrapper(input_tensor), optimizer='adam')

X = np.random.rand(1000, 10)
y = np.random.rand(1000, 1)
model.train_on_batch(X, y)  

Answer 1

在tf 2.0中，默认情况下启用了eager模式。由于上面的示例是当前编写的，所以不可能在急切模式下获得此功能。我认为有一些方法可以在渴望模式下通过一些更高级的编程来实现。但除此之外，关闭eager模式并在图形模式下运行是一件很简单的事情：

from tensorflow.python.framework.ops import disable_eager_execution
disable_eager_execution()

Answer 2

当我收到类似的错误时，我执行了以下操作：

del model

之前：

model = Model(input_tensor, out)

它解决了我的问题，你可以试一试。我很想知道它是否解决了您的问题:)。