是否可以有一个 returns 数组（或张量）而不是数字的度量？

Question

我有一个输出为 NxM 的神经网络，其中 N 是批量大小，M 是网络需要进行预测的输出数量。我想为网络的每个 M 输出计算一个度量，即在批处理的所有实例中，但分别为每个 M 输出计算一个度量，这样就会有 M 该指标的值。我尝试按如下方式创建自定义指标。

def my_metric(y_true, y_pred):
    return [3.1, 5.2] # a list of dummy values

然后把这个metric传给模型的compile方法的metric列表，然后Keras输出一个数，就是3.1和5.2的平均值（在在这种情况下，(3.1 + 5.2)/2 = 4.15) 而不是打印实际列表。那么，有没有一种方法可以 returning 并打印一个列表（或 numpy 数组）作为度量？当然，在我的具体情况下，我不会 return 上面示例中的虚拟列表，但我的自定义指标更复杂。

Answer 1

每 M 做一个指标。

一个输出的工作代码：

from keras.layers import Dense, Input
from keras.models import Model
import keras.backend as K
import numpy as np

inputs = Input((5,))
outputs = Dense(3)(inputs)
model = Model(inputs, outputs)

def metricWrapper(m):
    def meanMetric(true, pred):
        return pred[:, m]
    meanMetric.__name__ = 'meanMetric_' + str(m)
    return meanMetric
metrics = [metricWrapper(m) for m in range(3)]

model.compile(loss='mse', metrics=metrics, optimizer='adam')
model.fit(np.random.rand(10,5), np.zeros((10,3)))

是否可以有一个 returns 数组（或张量）而不是数字的度量？

Is it possible to have a metric that returns an array (or tensor) rather than a number?

metrics

keras

tensorflow

tensorflow2.0