Keras自定义目标函数中的Tensorflow占位符

Question

我需要为Keras实现一个定制的目标函数，其中我需要一个额外的tensorflow占位符来进行计算。在tensorflow中，我有如下内容：

pre_cost1 = tf.multiply((self.input_R - self.Decoder) , self.input_mask_R)
cost1 = tf.square(self.l2_norm(pre_cost1))

其中input_mask_R是tensorflow占位符。输入端和解码器分别是对应于Keras损失函数的y_true和y_pred的占位符。我把Keras损失函数实现为

^{pr2}$

我需要在keras的损失函数中添加输入掩码的附加信息。（它需要是tensorflow占位符，因为它是输入的掩码，对于每一行输入数据都是不同的）。在

Answer 1

使用keras后端：

import keras.backend as K

张量的大多数函数都有，例如：

^{pr2}$

但也许，既然你想要一个预先定义好的面具，你需要的是：

input_mask_R = K.constant(arrayWithValues, shape=(yourshape))

你也可以用K.multiply和K.square相乘和平方。这样，如果你想改变后端，一切都会好起来的。（我也不确定Keras是否能处理对tensorflow函数的直接调用……）

请参阅文档：https://keras.io/backend/