画像をノイズ除去するためにネットワークを訓練しています。これはCIFAR10データセットを使用しています。私は損失がmse/classification_accuracyになるようにカスタム損失関数を生成しようとしています。 私のネットワークが入力として32x32（ノイズの多い）画像を受け取り、32x32（ノイズなし）の画像を予測すると、y_predとY_trueは32x32画像の配列になると仮定しています。したがって、私のカスタム損失関数は次のようになります。カスタム損失機能：y_predのデータにmodel.predictを実行します。
def custom_loss():
def joint_optimized_loss(y_true, y_pred):
mse = K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
preds = classif_model.predict(y_pred)
correctPreds = 0
totPreds = 0
for pred in preds:
predictedClass = pred.index(max(pred))
totPreds += 1
if predictedClass == currentClass:
correctPreds += 1
classifAccuracy = correctPreds/totPreds
loss = mse/classifAccuracy
return loss
return joint_optimized_loss
myModel.compile(optimizer='adadelta', loss=custom_loss())
classif_modelは10クラスのいずれかにCIFAR10画像を分類事前に訓練されたモデルです。それは32x32のイメージの配列を受け取ります。私は自分のコードを実行したときに
は、しかし、私は次のエラーを取得する：
Traceback (most recent call last):
File "myCode.py", line 94, in
myModel.compile(optimizer='adadelta', loss=custom_loss()) File "/home/rvidalma/anaconda2/envs/tensorUpdated/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 850, in compile
sample_weight, mask) File "/home/rvidalma/anaconda2/envs/tensorUpdated/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 450, in weighted
score_array = fn(y_true, y_pred) File "myCode.py", line 57, in joint_optimized_loss
preds = classif_model.predict(y_pred) File "/home/rvidalma/anaconda2/envs/tensorUpdated/lib/python2.7/site-packages/keras/models.py", line 913, in predict
return self.model.predict(x, batch_size=batch_size, verbose=verbose) File "/home/rvidalma/anaconda2/envs/tensorUpdated/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 1713, in predict
verbose=verbose, steps=steps) File "/home/rvidalma/anaconda2/envs/tensorUpdated/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 1260, in _predict_loop
batches = _make_batches(num_samples, batch_size) File "/home/rvidalma/anaconda2/envs/tensorUpdated/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 374, in _make_batches
num_batches = int(np.ceil(size/float(batch_size)))
AttributeError: 'Dimension' object has no attribute 'ceil'
私は、これはy_trueと、トレーニングの前に、これclassif_model空であり、両方のテンソルがy_predであるという事実とは何かを持っていると思います。予測は配列を期待しているので失敗します。しかし、私はこの問題を解決する方法について確認していない...
私は、の値がK.get_value（y_pred）を使用してy_predが、それは私に次のエラーを与える代わりに取得しようとした：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Shape [-1,32,32,3] has negative dimensions [[Node: input_1 = Placeholderdtype=DT_FLOAT, shape=[?,32,32,3], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]]