Keras Cross_entropy

Question

これは私の実際のカスタム関数である

私はkerasで働いていると私はkeras抽象バックエンドを使用してcategorical_crossentropyを書き換えしようとしているが、私はこだわっている、私はcrossentropyのちょうど加重和をしたいです

私のプログラムでは、model.predict（）のおかげでlabel_predが生成されます。 は最終的に私が行います

label_pred = model.predict(mfsc_train[:,:,5]) 
    cc = custom_entropy(label, label_pred) 
    ce = K.categorical_crossentropy(label, label_pred) 

私は次のエラーを取得：documentationに与えられたよう

Traceback (most recent call last): 
    File "SAMME_train_all.py", line 47, in <module> 
    ce = K.categorical_crossentropy(label, label_pred) 
    File "C:\Users\gionata\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib 
s\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 2754, in categorical_c 
    axis=len(output.get_shape()) - 1, 
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_shape' 

Answer 1

Kerasバックエンド機能は、テンソルを期待しています。

それはlabelがどのようなタイプあなたの答えから明らかではありません。しかし、model.predictは常にNumPy ndarraysを返すことがわかっているので、label_predはテンソルではありません。変換するのは簡単です（例：これのリターンが実際にそれを評価するために、テンソルであるので、

custom_entropy(label, K.constant(label_pred)) 

を（labelはすでにテンソルであると仮定すると）、あなたは同じようmodelを使用することができ、また

K.eval(custom_entropy(label, K.constant(label_pred))) 

を呼びたいですオペアンプ、および他のテンサーにおけるテンソル結果にそれを呼び出し、すなわち

label_pred = model(K.constant(mfsc_train[:,:,5])) 
cc = custom_entropy(label, label_pred) 
ce = K.categorical_crossentropy(label, label_pred) 

今label_pred、ccとce意志すべてテンソルです。

Answer 2

、引数はテンソル：

y_true: True labels. TensorFlow/Theano tensor. 
y_pred: Predictions. TensorFlow/Theano tensor of the same shape as y_true. 

はそれを解決する必要がありテンソルにnumpyの配列を変換します。 K.categorical_crossentropyな