размер пересечения между двумя наборами (пользовательская функция потерь)

Question

Я пытаюсь реализовать пользовательскую функцию потерь для модели сегментации изображения.У меня проблемы с выяснением, как получить размер пересечения между двумя наборами.

Код, который у меня пока есть:

def SSCLoss(y_true, y_pred):
    y_true = K.flatten(y_true)
    y_pred = K.flatten(y_pred)
    yTestUn, idx = tf.unique(y_true)
    yPredUn, idx = tf.unique(y_pred)
    maxLen = tf.math.maximum(tf.size(yTestUn), tf.size(yPredUn))
    numEqual = tf.size(tf.sets.set_intersection(tf.dtypes.cast(yTestUn,tf.uint16), tf.dtypes.cast(yPredUn,tf.uint16)))
    return tf.math.subtract(tf.constant(1), tf.math.divide(numEqual, maxLen))

Я получаю ошибку:

ValueError: Shape must be at least rank 2 but is rank 1 for 'loss/activation_1_loss/DenseToDenseSetOperation' (op: 'DenseToDenseSetOperation') with input shapes: [?], [?].

Реализация этой функции не в TensorFlow:

def SSC(y_true, y_pred):
    if (y_true.ndim > 1):
        y_true = np.array(y_true).ravel()
    if (y_pred.ndim > 1):
        y_pred = np.array(y_pred).ravel()

    yTestUn = pd.Series(y_true).unique()
    yPredUn = pd.Series(y_pred).unique()
    maxLen = float(max(len(yTestUn),len(yPredUn)))
    numEqual = float(len(set(list(yTestUn)) - (set(list(yTestUn)) - set(list(yPredUn)))))
    return 1-float(numEqual/maxLen)

Формула:

Answer 1

Если это ошибка ввода, значит тип объекта неверный. здесь - список допустимых типов тензорного потока - какой тип ввода?

type(yTestUn) должен сказать вам об этом.

Если это float32 из массива numpy или фрейма pandas, то это может быть так же просто, как преобразование типа в tf.float32.