Как реализовать потери на нескольких выходах, используя одну и ту же метку в TensorFlow 2.x? - PullRequest
0 голосов
/ 17 февраля 2020

Используя Keras в TensorFlow 2.x, у меня есть модель, которая предсказывает что-то в нескольких масштабах.

Однако, независимо от масштаба, прогнозируемое содержимое одинаково и, следовательно, имеет одну и ту же метку, которая подается от tf.data.Dataset до model.fit().

Как следствие, выходные данные модели представляют собой список из нескольких тензоров, в то время как метка из tf.data.Dataset является единственным тензором. Это приводит к следующей ошибке:

ValueError: Error when checking model target: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected.

Как я могу сообщить модели о повторении метки?

В идеале, я не хочу копировать метку внутри tf.data.Dataset (если не существует способа разместить мой ярлык без использования большего количества памяти).

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...