Блог

Я просмотрел тонны статей, в которых говорилось, как энергичное выполнение может помочь мне перебрать тензор, но, похоже, это не работает для меня. Я намерен создать функцию потерь, для которой мне нужно выполнить итерацию по тензору.

 def lightness_loss_non_white(predictions, targets):
  tf.contrib.eager.enable_eager_execution()

  total_elements = (tf.shape(targets)[0] * tf.shape(targets)[1] * tf.shape(targets)[2]
    * tf.shape(targets)[3])
 #total_elements = tf.to_float(total_elements)

 predictions1 = predictions.numpy()
 targets1 = targets.numpy()


 for i in range(4):
   for img,img1 in (predictions1[:,:,:,i*3:(i 1)*3],targets1[:,:,:,i*3:(i 1)*3]):
     for col in range(256):
       for i in range(256):
         if(img[col][i] == [255,255,255] and img1[col][i] == [255,255,255]): # If both are white then we will not consider it
           total_elements -= 3
        
total_elements = tf.to_float(total_elements)   
total_loss = tf.div(0.0,total_elements)

"""
predictions = predictions.eval(session=tf.compat.v1.Session())
targets = targets.eval(session=tf.compat.v1.Session())
"""

for i in range(4): #num_out
  pred_lig = tf.div(tf.math.reduce_max(predictions[:,:,:,i*3:(i 1)*3],axis=3) tf.math.reduce_min(predictions[:,:,:,i*3:(i 1)*3],axis=3),2)
  target_lig = tf.div(tf.math.reduce_max(targets[:,:,:,i*3:(i 1)*3],axis=3) tf.math.reduce_min(targets[:,:,:,i*3:(i 1)*3],axis=3),2)
  loss = tf.reduce_sum(tf.square(pred_lig-target_lig))
  loss = tf.div(loss, total_elements)
  total_loss =loss


return total_loss
 

Не беспокойтесь обо всем коде. Просто посмотрите на ту часть, где требуется повторение. Я хотел преобразовать прогнозы в массив numpy, который легко повторяется. Я включил нетерпеливое выполнение, но оно все еще не работает. Кроме того, прогнозы и цели являются 4-мерными тензорами, если это помогает, которые, в свою очередь, являются просто изображениями, сложенными вместе.

1. Форма предсказаний такова (8,256,256,12)
2. Форма целей (? , 256,256,12)

Ошибка возникает из-за преобразования самого тензора предсказаний!

PS: Используемая версия tensorflow-1.x