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我有一个计算时间步长平均值并支持屏蔽的层。我的问题是，可能存在掩码为空（没有填充时间步）的情况，但我不知道在使用张量时如何检查零。

我有一些掩码为空的训练示例，因此我得到了 NaN 损失并且程序崩溃了。

这是我的图层：

class MeanOverTime(Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        self.supports_masking = True
        super(MeanOverTime, self).__init__(**kwargs)

    def call(self, x, mask=None):
        if mask is not None:
            return K.cast(x.sum(axis=1) / mask.sum(axis=1, keepdims=True), K.floatx()) # this may result to division by zero
        else:
            return K.mean(x, axis=1)

    def get_output_shape_for(self, input_shape):
        return input_shape[0], input_shape[-1]

    def compute_mask(self, input, input_mask=None):
        return None

这mask.sum(axis=1, keepdims=True)变成了零。为了绕过这个，我增加了 input_length，所以它涵盖了我所有的训练示例，但这不是一个解决方案。我也尝试添加一个 try/except 但这也没有用。

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try/except不会工作，因为这段代码所做的就是创建没有例外的符号张量图.. 评估因此除以 0 发生在 fit/evaluate/predict 函数中。您需要在符号图中包含逻辑/决策。

您可以使用switch(condition, then_expression, else_expression)包含 if 和 else：

def call(self, x, mask=None):
    if mask is not None:
        sum = mask.sum(axis=1, keepdims=True)
        cond = K.equal(sum,0)
        _the_other_tensor_ = ....
        div = K.switch(cond, _the_other_tensor_ ,sum)
        return K.cast(x.sum(axis=1) / div, K.floatx()) # this may result to division by zero
    else:
        return K.mean(x, axis=1)

或者只是使用clip(x, min_value, max_value)一个非常小的数字 epsilon 来剪辑，以使除法在数值上稳定。

def call(self, x, mask=None):
    if mask is not None:
        sum = mask.sum(axis=1, keepdims=True)
        div = K.clip(sum, K.epsilon, 1)
        return K.cast(x.sum(axis=1) / div, K.floatx()) # this may result to division by zero
    else:
        return K.mean(x, axis=1)
于 2017-01-21T17:49:36.160 回答