张量流中的条件减法

Question

我正在尝试计算 tf.keras 中的自定义 MSE，例如：

def custom_mse(y_true, y_pred):
    return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred), axis=-1)

但我想计算差值 y_true - y_pred，除非 y_true 的值等于 -99.0。

我该怎么做？

Answer 1

如果 y_true == -99.0，您希望函数 return 做什么？

你能不这样做吗？

def custom_mse(y_true, y_pred):
    #check if the batch of y_true has -99
    if -99 in y_true:
          #do whatever you like with the batch
          return #whatever
    return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred), axis=-1)

如果您只想对 y_true 不是 -99 的误差进行平均，我想您可以简单地这样做：

def custom_mse(y_true, y_pred):
        return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred)[y_true != -99], axis=-1)

干杯，

凯文

Answer 2

另一种方式。

def custom_mse(y_true, y_pred):
    return tf.cond(y_true !=  -99.0, lambda: tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred), axis=-1),
                                     lambda: #Add logic)

张量流中的条件减法

Conditional substract in tensorflow

tensorflow2.0

tensor

tf.keras

subtraction