ValueError: Tensor conversion requested dtype int64 for Tensor with dtype float64: ‘Tensor(“loss/a

￡神魔★判官ぃ 2022-02-12 16:27 395阅读 0赞

用keras以TensorFlow作为后端重写相对熵函数，报错。。。

  1. def KL(y_true, y_pred):
  3.     weights = K.sum(K.cast(K.argmax(y_true, axis=1)*K.log(K.argmax(y_true, axis=1)/K.argmax(y_pred, axis=1)),dtype='float32'))
  4.     return weights* losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

报错：

  1. ValueError: Tensor conversion requested dtype int64 for Tensor with dtype float64: 'Tensor("loss/a

原因是因为：K.log(K.argmax(y_true, axis=1)/K.argmax(y_pred, axis=1))进行log计算时得到的数为‘float64’，而K.argmax(y_true, axis=1)得到的结果为int64，所以将K.argmax(y_true, axis=1)改为K.cast(K.argmax(y_true, axis=1),dtype='float64') 将int64转变为‘float64’

正确代码为：相对熵函数

  1. def KL(y_true, y_pred):
  3.     weights = K.sum(K.cast(K.cast(K.argmax(y_true, axis=1),dtype='float64')*K.log(K.argmax(y_true, axis=1)/K.argmax(y_pred, axis=1)),dtype='float32'))
  4.     return weights* losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

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