我想使用 Tensorflows tf.losses.compute_weighted_loss 但找不到任何好的例子。我有一个多类分类问题，并使用 tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits 作为损失。现在我想独立权衡每个标签的错误。假设我有 n 个标签，这意味着我需要一个 n 大小的权重向量。不幸的是 tf 希望我传递一个 (b, n) 形的误差权重矩阵，其中 b 是批量大小。所以基本上我需要重复权重向量 b 次。给定固定的批量大小是可以的，但是如果我的批量大小是可变的(例如数据集末尾的较小批量)，我必须适应。有办法解决这个问题还是我错过了什么？
最佳答案
我只需将向量从 (n,) reshape 为 (1,n) 即可使广播成为可能:
error_weights = error_weights.reshape(1, error_weights.shape[0])
关于python - tensorflow compute_weighted_loss示例，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45378448/