Как я могу построить свою потерю оценки с оценками в тензорном потоке? - PullRequest
Новая
       19

Как я могу построить свою потерю оценки с оценками в тензорном потоке?

0 голосов
/ 29 августа 2018

Привет, я хочу представить потерю оценки как потерю тренировки следующим образом: изображение а не просто как уроки по тензорным потокам, как я это делаю, это мой код, с этим кодом я получаю только точку для потери оценки: 

accuracy=tf.metrics.accuracy(labels=labels, predictions=predictions["classes"])
    metrics = {"accuracy": accuracy}
    tf.summary.scalar("accuracy", accuracy[1])

    #Configure of the training operation
    if mode==tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:
        optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001)
        train_op=optimizer.minimize(loss=loss,global_step=tf.train.get_global_step())
        return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,loss=loss,train_op=train_op)


    #Configure the evaluation operation
    if mode == tf.estimator.ModeKeys.EVAL:
        return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, loss=loss, eval_metric_ops=metrics)

Когда я ставлю «потери»: потеря в метриках я получаю сообщение об ошибке, как я могу это сделать?

1 Ответ

0 голосов
/ 30 августа 2018

Вы должны указать тип убытка, который хотите использовать:

Посмотрите документацию: https://keras.io/losses/

Например: loss='mean_squared_error'

...