loss = loss_func(prediction, label_) NameError: name 'loss_func' is not defined
时间: 2023-10-10 15:11:38 浏览: 70
这个错误提示是因为你在代码中使用了一个名为 `loss_func` 的函数,但是该函数在当前作用域中没有定义。通常情况下,你需要在代码中先定义一个损失函数,比如交叉熵损失函数或均方误差损失函数,然后再将其作为参数传递给模型训练过程中的 `loss` 参数。
下面是一个简单的示例,展示了如何定义一个交叉熵损失函数,然后将其作为参数传递给模型的 `compile` 方法中:
```python
import tensorflow as tf
# 定义交叉熵损失函数
def cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_pred)
return tf.reduce_mean(loss)
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,), activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型,指定损失函数
model.compile(optimizer='adam', loss=cross_entropy_loss, metrics=['accuracy'])
```
这样,当你在训练模型时,就可以直接使用 `model.fit()` 方法,并将标签和预测结果作为参数传递进去。模型会自动计算损失函数,并根据优化器的设置来更新模型参数。