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在 Keras 中，我试图弄清楚如何计算过滤或掩盖某些值的自定义指标或损失，以便它们不会对返回值做出贡献。我被困在如何获得张量切片或如何使用 if: 迭代张量中的值以选择感兴趣的值。

我碰巧正在使用 Tensorflow 后端，但想做一些可移植的事情。

附件是我正在尝试做的粗略概述，但它会引发错误：TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment

    def my_filtered_mse(y_true, y_pred):
        #Return Mean Squared Error for a subset of values
        error = y_pred - y_true
        error[y_true == 0.0]  =  0 #Don't include errors when y_true is zero
        # The previous like throws the error : TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment
        return K.mean(K.square(error))

#...other stuff ...

    model.compile(optimizer=optimizers.adam(), 
        loss='mean_squared_error',
        metrics=[my_filtered_mse])
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失败发生在这一行：

error[y_true == 0.0]  =  0 #Don't include errors when y_true is zero

因为error是张量，不支持项目分配。您可以将其更改为：

error = tf.gather(error, tf.where(tf.not_equal(y_true, 0.0)))
于 2017-10-19T18:08:14.417 回答