Tensorflow 2.0.0中的自定义损失

Question

我想实现一个自定义的损失，可以通过使用每个样本计算。 损失的计算有点复杂，需要使用一个外部python文件（或者可以假设我们将输入提供给函数）。你知道吗

我该如何实现这一点？ 是否可以使用@tf.function注释并使其成为图形？你知道吗

应该是这样的

def loss(input,output):
    loss = 0    
    for x, y in zip(input, output):
        sim = Class(x) 
        a = sim.GetA()
        b = sim.GetB()

        loss = loss + np.linalg.norm(np.dot(a,b)+y)
    return loss

Answer 1

通过PyTorch实现同样的功能是可能的，因为它支持动态计算图