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-
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+
###### ネットワークモデル
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10
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-
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11
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-
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12
10
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13
11
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```python
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14
12
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@@ -30,17 +28,173 @@
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30
28
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31
29
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model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
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+
```例として↑のようなモデルがあったとします。
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+
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+
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34
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+
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35
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+
###### カスタム損失関数
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+
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37
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+
```python
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38
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+
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39
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+
def my_loss(y_true, y_pred):
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40
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+
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41
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+
layer = model.get_layer('layer001')
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42
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+
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43
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+
weights = layer.get_weights()[0] # 学習パラメータの取得
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44
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+
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45
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+
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46
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+
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47
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+
# weightsを用いてlossを計算したい
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48
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+
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49
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+
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()(y_true, y_pred)
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50
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+
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51
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+
return loss
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52
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+
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53
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+
```このとき、カスタム損失関数my_lossを↑のように定義したとします。
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+
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+
my_lossの中ではmodelの学習パラメータを取得します。(本当は取得したパラメータを損失の計算に用いたい。)
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56
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+
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57
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+
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58
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+
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59
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+
###### 学習実行
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60
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+
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61
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+
```python
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62
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+
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63
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+
model.compile(optimizer='adam',
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64
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+
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65
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+
loss=my_loss,
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66
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+
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67
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+
metrics=['accuracy'])
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68
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+
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69
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+
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70
|
+
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71
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+
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
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72
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+
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73
|
+
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=4, epochs=20)
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74
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+
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33
75
|
```
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34
76
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35
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-
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77
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+
##### エラー
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78
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+
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36
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-
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79
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+
```ERROR
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80
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+
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81
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+
Traceback (most recent call last):
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82
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+
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83
|
+
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84
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+
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85
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+
File "C:\Users\ユーザー名\Desktop\sample.py", line 25, in <module>
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86
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+
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87
|
+
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88
|
+
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89
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+
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 67, in error_handler
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90
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+
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|
91
|
+
raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
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92
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+
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93
|
+
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94
|
+
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95
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+
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\func_graph.py", line 1129, in autograph_handler
|
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96
|
+
|
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97
|
+
raise e.ag_error_metadata.to_exception(e)
|
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98
|
+
|
|
99
|
+
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|
100
|
+
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101
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+
RuntimeError: in user code:
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102
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+
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103
|
+
|
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104
|
+
|
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105
|
+
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 878, in train_function *
|
|
106
|
+
|
|
107
|
+
return step_function(self, iterator)
|
|
108
|
+
|
|
109
|
+
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 867, in step_function **
|
|
110
|
+
|
|
111
|
+
outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,))
|
|
112
|
+
|
|
113
|
+
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 860, in run_step **
|
|
114
|
+
|
|
115
|
+
outputs = model.train_step(data)
|
|
116
|
+
|
|
117
|
+
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 809, in train_step
|
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118
|
+
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119
|
+
loss = self.compiled_loss(
|
|
120
|
+
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121
|
+
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 201, in __call__
|
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122
|
+
|
|
123
|
+
loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw)
|
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124
|
+
|
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125
|
+
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 141, in __call__
|
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126
|
+
|
|
127
|
+
losses = call_fn(y_true, y_pred)
|
|
128
|
+
|
|
129
|
+
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 245, in call **
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130
|
+
|
|
131
|
+
return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs)
|
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132
|
+
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133
|
+
File "C:\Users\ユーザー名\Desktop\sample.py", line 13, in my_loss **
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134
|
+
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|
135
|
+
|
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136
|
+
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137
|
+
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 1906, in get_weights
|
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138
|
+
|
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139
|
+
return backend.batch_get_value(output_weights)
|
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140
|
+
|
|
141
|
+
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\backend.py", line 3872, in batch_get_value
|
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142
|
+
|
|
143
|
+
raise RuntimeError('Cannot get value inside Tensorflow graph function.')
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144
|
+
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145
|
+
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146
|
+
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147
|
+
RuntimeError: Cannot get value inside Tensorflow graph function.
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148
|
+
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37
|
-
|
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149
|
+
```例としてMNISTデータセットでモデル学習を以下のように実行すると、エラーが発生します。
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150
|
+
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38
|
-
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151
|
+
※windowsのユーザー名は「ユーザー名」に置き換えました。
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152
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+
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153
|
+
※また、プログラム13行目は「layer.get_weights()」の行に対応しています。
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154
|
+
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155
|
+
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156
|
+
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157
|
+
「layer.get_weights()」でエラーが発生しているようです。
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158
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+
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39
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-
my_lossの
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159
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+
ちなみに、my_lossの外(モデル作成直後など)では学習パラメータを取得することができました。
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160
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+
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161
|
+
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162
|
+
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40
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-
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163
|
+
損失関数内でパラメータを取得することはできないのでしょうか。
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164
|
+
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41
|
-
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165
|
+
可能であるならば、どのようにすればよいでしょうか。
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166
|
+
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167
|
+
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168
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+
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42
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-
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169
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+
ご回答何卒よろしくお願いいたします。
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170
|
+
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|
171
|
+
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172
|
+
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|
173
|
+
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174
|
+
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175
|
+
### プログラム全体
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176
|
+
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43
|
-
```python
|
|
177
|
+
```python
|
|
178
|
+
|
|
179
|
+
import tensorflow as tf
|
|
180
|
+
|
|
181
|
+
|
|
182
|
+
|
|
183
|
+
inputs = tf.keras.Input(shape=(28, 28))
|
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184
|
+
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185
|
+
x = tf.keras.layers.Flatten()(inputs)
|
|
186
|
+
|
|
187
|
+
x = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', name='layer001')(x)
|
|
188
|
+
|
|
189
|
+
x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x)
|
|
190
|
+
|
|
191
|
+
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
|
|
44
198
|
|
|
45
199
|
def my_loss(y_true, y_pred):
|
|
46
200
|
|
|
@@ -56,176 +210,20 @@
|
|
|
56
210
|
|
|
57
211
|
return loss
|
|
58
212
|
|
|
213
|
+
|
|
214
|
+
|
|
215
|
+
model.compile(optimizer='adam',
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
loss=my_loss,
|
|
218
|
+
|
|
219
|
+
metrics=['accuracy'])
|
|
220
|
+
|
|
221
|
+
|
|
222
|
+
|
|
223
|
+
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
|
|
226
|
+
|
|
227
|
+
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=4, epochs=20)
|
|
228
|
+
|
|
59
229
|
```
|
|
60
|
-
|
|
61
|
-
|
|
62
|
-
|
|
63
|
-
例としてMNISTデータセットでモデル学習を以下のように実行すると、エラーが発生します。
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64
|
-
|
|
65
|
-
|
|
66
|
-
|
|
67
|
-
```python
|
|
68
|
-
|
|
69
|
-
model.compile(optimizer='adam',
|
|
70
|
-
|
|
71
|
-
loss=my_loss,
|
|
72
|
-
|
|
73
|
-
metrics=['accuracy'])
|
|
74
|
-
|
|
75
|
-
|
|
76
|
-
|
|
77
|
-
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
|
|
78
|
-
|
|
79
|
-
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=4, epochs=20)
|
|
80
|
-
|
|
81
|
-
```
|
|
82
|
-
|
|
83
|
-
```ERROR
|
|
84
|
-
|
|
85
|
-
Traceback (most recent call last):
|
|
86
|
-
|
|
87
|
-
|
|
88
|
-
|
|
89
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\Desktop\sample.py", line 25, in <module>
|
|
90
|
-
|
|
91
|
-
|
|
92
|
-
|
|
93
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 67, in error_handler
|
|
94
|
-
|
|
95
|
-
raise e.with_traceback(filtered_tb) from None
|
|
96
|
-
|
|
97
|
-
|
|
98
|
-
|
|
99
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\func_graph.py", line 1129, in autograph_handler
|
|
100
|
-
|
|
101
|
-
raise e.ag_error_metadata.to_exception(e)
|
|
102
|
-
|
|
103
|
-
|
|
104
|
-
|
|
105
|
-
RuntimeError: in user code:
|
|
106
|
-
|
|
107
|
-
|
|
108
|
-
|
|
109
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 878, in train_function *
|
|
110
|
-
|
|
111
|
-
return step_function(self, iterator)
|
|
112
|
-
|
|
113
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 867, in step_function **
|
|
114
|
-
|
|
115
|
-
outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,))
|
|
116
|
-
|
|
117
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 860, in run_step **
|
|
118
|
-
|
|
119
|
-
outputs = model.train_step(data)
|
|
120
|
-
|
|
121
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 809, in train_step
|
|
122
|
-
|
|
123
|
-
loss = self.compiled_loss(
|
|
124
|
-
|
|
125
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 201, in __call__
|
|
126
|
-
|
|
127
|
-
loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw)
|
|
128
|
-
|
|
129
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 141, in __call__
|
|
130
|
-
|
|
131
|
-
losses = call_fn(y_true, y_pred)
|
|
132
|
-
|
|
133
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 245, in call **
|
|
134
|
-
|
|
135
|
-
return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs)
|
|
136
|
-
|
|
137
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\Desktop\sample.py", line 13, in my_loss **
|
|
138
|
-
|
|
139
|
-
|
|
140
|
-
|
|
141
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 1906, in get_weights
|
|
142
|
-
|
|
143
|
-
return backend.batch_get_value(output_weights)
|
|
144
|
-
|
|
145
|
-
File "C:\Users\ユーザー名\anaconda3\lib\site-packages\keras\backend.py", line 3872, in batch_get_value
|
|
146
|
-
|
|
147
|
-
raise RuntimeError('Cannot get value inside Tensorflow graph function.')
|
|
148
|
-
|
|
149
|
-
|
|
150
|
-
|
|
151
|
-
RuntimeError: Cannot get value inside Tensorflow graph function.
|
|
152
|
-
|
|
153
|
-
```※windowsのユーザー名は「ユーザー名」に置き換えました。
|
|
154
|
-
|
|
155
|
-
※また、プログラム13行目は「layer.get_weights()」の行に対応しています。
|
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156
|
-
|
|
157
|
-
|
|
158
|
-
|
|
159
|
-
「layer.get_weights()」でエラーが発生しているようです。
|
|
160
|
-
|
|
161
|
-
ちなみに、my_lossの外(モデル作成直後など)では学習パラメータを取得することができました。
|
|
162
|
-
|
|
163
|
-
|
|
164
|
-
|
|
165
|
-
損失関数内でパラメータを取得することはできないのでしょうか。
|
|
166
|
-
|
|
167
|
-
可能であるならば、どのようにすればよいでしょうか。
|
|
168
|
-
|
|
169
|
-
|
|
170
|
-
|
|
171
|
-
ご回答何卒よろしくお願いいたします。
|
|
172
|
-
|
|
173
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-
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174
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### プログラム全体
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```python
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180
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import tensorflow as tf
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182
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183
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-
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184
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-
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185
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-
inputs = tf.keras.Input(shape=(28, 28))
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186
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-
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187
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-
x = tf.keras.layers.Flatten()(inputs)
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188
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-
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189
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-
x = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', name='layer001')(x)
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190
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-
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191
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-
x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x)
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192
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-
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193
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-
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
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194
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-
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195
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-
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196
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-
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197
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-
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
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198
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-
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199
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200
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-
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201
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-
def my_loss(y_true, y_pred):
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202
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203
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-
layer = model.get_layer('layer001')
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204
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-
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205
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weights = layer.get_weights()[0] # 学習パラメータの取得
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206
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207
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208
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209
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-
# weightsを用いてlossを計算したい
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210
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211
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-
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()(y_true, y_pred)
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212
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213
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return loss
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214
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-
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215
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216
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217
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-
model.compile(optimizer='adam',
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218
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-
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219
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-
loss=my_loss,
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220
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-
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221
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metrics=['accuracy'])
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222
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-
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223
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-
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224
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-
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225
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-
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
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226
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-
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227
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-
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228
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-
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229
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-
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=4, epochs=20)
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230
|
-
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231
|
-
```
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2
誤字の修正
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -152,7 +152,7 @@
|
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152
152
|
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153
153
|
```※windowsのユーザー名は「ユーザー名」に置き換えました。
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154
154
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155
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-
※また、プログラム
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155
|
+
※また、プログラム13行目は「layer.get_weights()」の行に対応しています。
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156
156
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157
157
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158
158
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1
タイトル修正、コードの修正
test
CHANGED
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@@ -1 +1 @@
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1
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-
TensorFlowのカスタム損失で
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1
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+
TensorFlowのカスタム損失で学習パラメータを取得したい
|
test
CHANGED
|
@@ -42,8 +42,6 @@
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42
42
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43
43
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```python
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44
44
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45
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-
# カスタム損失
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46
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-
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47
45
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def my_loss(y_true, y_pred):
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48
46
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49
47
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layer = model.get_layer('layer001')
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@@ -78,8 +76,6 @@
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78
76
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79
77
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(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
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80
78
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81
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-
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82
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-
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83
79
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history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=4, epochs=20)
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84
80
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|
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85
81
|
```
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