如何在keras中实现自定义指标？

Question

我收到此错误：

sum() got an unexpected keyword argument 'out'

当我运行此代码时：

import pandas as pd, numpy as np
import keras
from keras.layers.core import Dense, Activation
from keras.models import Sequential

def AUC(y_true,y_pred):
    not_y_pred=np.logical_not(y_pred)
    y_int1=y_true*y_pred
    y_int0=np.logical_not(y_true)*not_y_pred
    TP=np.sum(y_pred*y_int1)
    FP=np.sum(y_pred)-TP
    TN=np.sum(not_y_pred*y_int0)
    FN=np.sum(not_y_pred)-TN
    TPR=np.float(TP)/(TP+FN)
    FPR=np.float(FP)/(FP+TN)
    return((1+TPR-FPR)/2)

# Input datasets

train_df = pd.DataFrame(np.random.rand(91,1000))
train_df.iloc[:,-2]=(train_df.iloc[:,-2]>0.8)*1


model = Sequential()
model.add(Dense(output_dim=60, input_dim=91, init="glorot_uniform"))
model.add(Activation("sigmoid"))
model.add(Dense(output_dim=1, input_dim=60, init="glorot_uniform"))
model.add(Activation("sigmoid"))

model.compile(optimizer='rmsprop',loss='binary_crossentropy',metrics=[AUC])


train_df.iloc[:,-1]=np.ones(train_df.shape[0]) #bias
X=train_df.iloc[:,:-1].values
Y=train_df.iloc[:,-1].values
print X.shape,Y.shape

model.fit(X, Y, batch_size=50,show_accuracy = False, verbose = 1)

除了批量循环和编辑源代码之外，是否可以实现自定义指标？

Answer 1

问题是 y_pred 和 y_true 不是 NumPy 数组，而是 Theano 或 TensorFlow 张量。这就是您收到此错误的原因。

你可以定义你的自定义指标，但你必须记住它的参数是那些张量——而不是 NumPy 数组。

Answer 2

您可以在 AUC 度量函数中传递 model.predict()。 [这将对 bacthes 进行迭代，因此您最好使用 model.predict_on_batch()。假设你有类似 softmax 层的东西作为输出（输出概率的东西），那么你可以将它与 sklearn.metric 一起使用来获得 AUC。

from sklearn.metrics import roc_curve, auc

来自 here

def sklearnAUC(test_labels,test_prediction):
    n_classes = 2
    # Compute ROC curve and ROC area for each class
    fpr = dict()
    tpr = dict()
    roc_auc = dict()
    for i in range(n_classes):
        # ( actual labels, predicted probabilities )
        fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(test_labels[:, i], test_prediction[:, i])
        roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

    return round(roc_auc[0],3) , round(roc_auc[1],3)

现在制定您的指标

# gives a numpy array like so [ [0.3,0.7] , [0.2,0.8] ....]    
Y_pred = model.predict_on_batch ( X_test  ) 
# Y_test looks something like [ [0,1] , [1,0] .... ]
# auc1 and auc2 should be equal
auc1 , auc2 = sklearnAUC(  Y_test ,  Y_pred )

Answer 3

我在这里回答的是 OP 的主题问题，而不是他的确切问题。我这样做是因为当我 google 主题问题时问题出现在顶部。

您可以通过两种方式实施自定义指标。

如Keras docu所述。
```
import keras.backend as K

def mean_pred(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_pred)

model.compile(optimizer='sgd',
          loss='binary_crossentropy',
          metrics=['accuracy', mean_pred])
```
但是在这里你必须记住，正如 Marcin Możejko 的回答中提到的，y_true 和 y_pred 是张量。因此，为了正确计算指标，您需要使用 keras.backend 功能。请查看此 SO 问题以获取详细信息

或者您可以使用 Keras GH issue 中提到的 hacky 方式实现它。为此，您需要使用 model.fit 的 callbacks 参数。

import keras as keras
import numpy as np
from keras.optimizers import SGD
from sklearn.metrics import roc_auc_score

model = keras.models.Sequential()
# ...
sgd = SGD(lr=0.001, momentum=0.9)
model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])


class Metrics(keras.callbacks.Callback):
    def on_train_begin(self, logs={}):
        self._data = []

    def on_epoch_end(self, batch, logs={}):
        X_val, y_val = self.validation_data[0], self.validation_data[1]
        y_predict = np.asarray(model.predict(X_val))

        y_val = np.argmax(y_val, axis=1)
        y_predict = np.argmax(y_predict, axis=1)

        self._data.append({
            'val_rocauc': roc_auc_score(y_val, y_predict),
        })
        return

    def get_data(self):
        return self._data

metrics = Metrics()
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[metrics])
metrics.get_data()

如何在keras中实现自定义指标？

how to implement custom metric in keras?

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