UnboundLocalError：代入前にローカル変数 'c​​lass_name'が参照されています

Question

私はKerasとTheanoを初めて使い、Kerasで自分の損失関数を実装しようとしています。しかし、このエラーが現れました。私は問題が自分自身の損失機能にあると思ったが、私は今それを修正する方法を考えている。誰かが私にこれを理解させる助けになるだろうか？

import theano 
import theano.tensor as T 
def cost_estimation(y_true, y_pred): 
    for k in range(10): 
     d=T.log(1+T.exp((int(bool(y_true[k]==min(y_true)))*2-1)*(y_pred[k]-y_true[k]))) 
     cost=cost+d 
    return d 

keras層：

model = Sequential() 
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), 
       activation='relu', 
       input_shape=input_shape)) 
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
model.add(Dropout(0.25)) 
model.add(Flatten()) 
model.add(Dense(128, activation='relu')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(num_classes, activation='relu')) 

#loss=keras.losses.categorical_crossentropy, 
model.compile(loss='cost_estimation', 
       optimizer='adam', 
       metrics=['accuracy']) 

model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, 
      verbose=1, validation_data=(x_test, y_test)) 

ここでエラーです：

--------------------------------------------------------------------------- 
UnboundLocalError       Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-6-d63101c47c94> in <module>() 
    130 model.compile(loss='cost_estimation', 
    131    optimizer='adam', 
--> 132    metrics=['accuracy']) 
    133 
    134 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/models.pyc in compile(self, optimizer, loss, metrics, sample_weight_mode, **kwargs) 
    764       metrics=metrics, 
    765       sample_weight_mode=sample_weight_mode, 
--> 766       **kwargs) 
    767   self.optimizer = self.model.optimizer 
    768   self.loss = self.model.loss 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/training.pyc in compile(self, optimizer, loss, metrics, loss_weights, sample_weight_mode, **kwargs) 
    738    loss_functions = [losses.get(l) for l in loss] 
    739   else: 
--> 740    loss_function = losses.get(loss) 
    741    loss_functions = [loss_function for _ in range(len(self.outputs))] 
    742   self.loss_functions = loss_functions 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/losses.pyc in get(identifier) 
    88  if isinstance(identifier, six.string_types): 
    89   identifier = str(identifier) 
---> 90   return deserialize(identifier) 
    91  elif callable(identifier): 
    92   return identifier 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/losses.pyc in deserialize(name, custom_objects) 
    80          module_objects=globals(), 
    81          custom_objects=custom_objects, 
---> 82          printable_module_name='loss function') 
    83 
    84 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/utils/generic_utils.pyc in deserialize_keras_object(identifier, module_objects, custom_objects, printable_module_name) 
    155    if fn is None: 
    156     raise ValueError('Unknown ' + printable_module_name, 
--> 157         ':' + class_name) 
    158   return fn 
    159  else: 

UnboundLocalError: local variable 'class_name' referenced before assignment 

Answer 1

これはkerasコードベースでの問題のようです。文字列が損失パラメータに渡された場合、このエラーが発生するようです。これを修正するには、 cost_estimation自体を紛失するようにしてください。こうすることで、そのようなコードを避けることができます。

model.compile(optimizer='rmsprop', 
        loss=cost_estimation, # not 'cost_estimation' 
        metrics=['accuracy'])