tf.keras.losses有哪些方法

时间: 2023-04-21 07:06:16 浏览: 139
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tf.keras_分类模块_CNN-深度可分离.ipynb_nose8eu_keras_CNN_tf.keras_分离卷积_

tf.keras.losses有以下方法： 1. mean_squared_error：均方误差损失函数 2. mean_absolute_error：平均绝对误差损失函数 3. mean_absolute_percentage_error：平均绝对百分比误差损失函数 4. mean_squared_logarithmic_error：均方对数误差损失函数 5. hinge：hinge损失函数 6. squared_hinge：平方hinge损失函数 7. categorical_hinge：分类hinge损失函数 8. binary_crossentropy：二元交叉熵损失函数 9. categorical_crossentropy：分类交叉熵损失函数 10. sparse_categorical_crossentropy：稀疏分类交叉熵损失函数 11. kullback_leibler_divergence：KL散度损失函数 12. poisson：泊松损失函数 13. cosine_similarity：余弦相似度损失函数
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# 实例化模型 model = vgg("vgg16", 401, 512, 10) model.summary() # using keras low level api for training loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001) train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='train_accuracy') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='test_accuracy')

这段代码看起来是在使用 TensorFlow 2.0+ 的 Keras 高级 API 实现 VGG-16 模型的训练。使用的优化器是 Adam，学习率为 0.0001。同时，还定义了训练和测试过程中的损失函数和准确率的度量指标。训练时使用的是分类...

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model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])

这是一个关于 TensorFlow 模型编译的问题，我可以回答。这段代码是在编译模型时指定了优化器、损失函数和评估指标。其中，优化器使用 Adam 算法，学习率为 0.001；损失函数使用分类交叉熵；评估指标为准确率。

model = Basic_CNN_Model() loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy() # 因为是softmax输出，因此无需指定from_logits=True optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

这段代码是用 TensorFlow 定义了一个基本的卷积神经网络模型，同时定义了损失函数和优化器。具体来说，代码中的 Basic_CNN_Model() 是一个函数或类，用于定义卷积神经网络的结构，loss_object 是损失函数，这里使用...

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详细解释这段代码：def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 def angle_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) img_ture=tf.atan2(y_true[1],y_true[0]) img_pred=tf.atan2(y_pred[1],y_pred[0]) return tf.keras.losses.MAE(img_ture,img_pred) def amp_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_phsical=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_phsical model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*25, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True,save_best_only=True)

这段代码定义了三个损失函数：physical_loss、angle_loss和amp_loss，用于训练一个模型，该模型将一个 16x16 的单通道图像作为输入，并输出两个通道的复数值，其中一个通道表示实部，另一个通道表示虚部。...

优化这段代码：import tensorflow as tf import numpy as np # 加载数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 生成对抗样本 epsilon = 0.1 x_adv = tf.Variable(x_test[:1000], dtype=tf.float32) y_true = tf.Variable(y_test[:1000], dtype=tf.int64) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(x_adv) y_pred = model(x_adv) loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) grad = tape.gradient(loss, x_adv) normed_grad = tf.sign(grad) x_adv = x_adv + epsilon * normed_grad # 评估模型在对抗样本上的性能 model.evaluate(x_adv, y_true)

loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred) return tape.gradient(loss, x) # 对抗样本生成函数 def generate_adv_example(model, x, y, epsilon): grad = tf.sign(get_grads(model, ...

loss = tf.reduce_mean(tf.keras.losses.binary_crossentropy(X_train, reconstruction))

tf.keras.losses.binary_crossentropy是用于计算二分类交叉熵损失的函数。tf.reduce_mean用于计算平均损失值。通过计算输入数据与重构输出之间的交叉熵损失，可以衡量模型的性能和拟合程度。

解释以下这段代码：import tensorflow as tf gpus =tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0],[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=4096)]) #import scipy.io as sio import pickle import os,random import matplotlib.pyplot as plt #import scipy.stats from tensorflow import losses from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np #import scipy.io as sio #import scipy.stats import math import os import pdb from tensorflow import losses from model import ResNet18 from re_dataset_real import train_image1,train_label1,test_image1,test_label1,val_image1,val_label1 from re_dataset_imag import train_image2,train_label2,test_image2,test_label2,val_image2,val_label2 def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 def angle_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) img_ture=tf.atan2(y_true[1],y_true[0]) img_pred=tf.atan2(y_pred[1],y_pred[0]) return tf.keras.losses.MAE(img_ture,img_pred) def amp_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_phsical=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_phsical model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*25, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True,save_best_only=True)

这段代码主要是实现了一个包含两个子模型的神经网络，其中每个子模型都是由 ResNet18 构成的。此外，还定义了三个损失函数 phsical_loss、angle_loss 和 amp_loss，分别用于计算物理约束、角度约束和幅度约束。...

#使用tensorflow库实现GCN模型，将邻接矩阵和特征矩阵输入模型中进行嵌入。 import tensorflow as tf # 定义GCN模型 class GCN(tf.keras.Model): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(GCN, self).__init__() self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="relu") self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(output_dim) self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(0.5) def call(self, adj_matrix, feature_matrix, training=True): x = tf.matmul(adj_matrix, feature_matrix) x = self.dense1(x) x = self.dropout(x, training=training) x = self.dense2(x) return x # 定义GCN模型的超参数 input_dim = len(feature_names) hidden_dim = 64 output_dim = 32 # 创建GCN模型 model = GCN(input_dim, hidden_dim, output_dim) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01), loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError(), metrics=[tf.keras.metrics.MeanSquaredError()]) # 训练模型 model.fit(x=(adj_matrix, feature_matrix), y=feature_matrix, epochs=100, batch_size=32)报错：ValueError: Models passed to fit can only have training and the first argument in call as positional arguments, found: ['feature_matrix'].

loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError(), metrics=[tf.keras.metrics.MeanSquaredError()]) # 训练模型 model.fit(x=(adj_matrix, feature_matrix), y=feature_matrix, epochs=100, batch_size=32) 这样...
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