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python - 如何在 keras 中实现自定义指标？

coder 2023-05-27 原文

我得到这个错误:

sum() got an unexpected keyword argument 'out'

当我运行这段代码时:

import pandas as pd, numpy as np
import keras
from keras.layers.core import Dense, Activation
from keras.models import Sequential

def AUC(y_true,y_pred):
    not_y_pred=np.logical_not(y_pred)
    y_int1=y_true*y_pred
    y_int0=np.logical_not(y_true)*not_y_pred
    TP=np.sum(y_pred*y_int1)
    FP=np.sum(y_pred)-TP
    TN=np.sum(not_y_pred*y_int0)
    FN=np.sum(not_y_pred)-TN
    TPR=np.float(TP)/(TP+FN)
    FPR=np.float(FP)/(FP+TN)
    return((1+TPR-FPR)/2)

# Input datasets

train_df = pd.DataFrame(np.random.rand(91,1000))
train_df.iloc[:,-2]=(train_df.iloc[:,-2]>0.8)*1


model = Sequential()
model.add(Dense(output_dim=60, input_dim=91, init="glorot_uniform"))
model.add(Activation("sigmoid"))
model.add(Dense(output_dim=1, input_dim=60, init="glorot_uniform"))
model.add(Activation("sigmoid"))

model.compile(optimizer='rmsprop',loss='binary_crossentropy',metrics=[AUC])


train_df.iloc[:,-1]=np.ones(train_df.shape[0]) #bias
X=train_df.iloc[:,:-1].values
Y=train_df.iloc[:,-1].values
print X.shape,Y.shape

model.fit(X, Y, batch_size=50,show_accuracy = False, verbose = 1)

除了批量循环和编辑源代码之外，是否可以实现自定义指标？

最佳答案

在这里，我回答的是 OP 的主题问题，而不是他的确切问题。我这样做是因为当我用谷歌搜索主题问题时，问题会显示在顶部。

您可以通过两种方式实现自定义指标。

  1. 如 Keras docu 中所述. 

    import keras.backend as K

def mean_pred(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_pred)

model.compile(optimizer='sgd',
          loss='binary_crossentropy',
          metrics=['accuracy', mean_pred])

    但在这里你必须记住，正如 Marcin Możejko 的回答中提到的那样，y_true 和 y_pred 是张量。因此，为了正确计算指标，您需要使用 keras.backend 功能。有关详细信息，请查看此 SO 问题 How to calculate F1 Macro in Keras?

  2. 或者你可以用 Keras GH issue 中提到的 hacky 方式来实现它.为此，您需要使用 model.fit 的 callbacks 参数。 

    import keras as keras
import numpy as np
from keras.optimizers import SGD
from sklearn.metrics import roc_auc_score

model = keras.models.Sequential()
# ...
sgd = SGD(lr=0.001, momentum=0.9)
model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])


class Metrics(keras.callbacks.Callback):
    def on_train_begin(self, logs={}):
        self._data = []

    def on_epoch_end(self, batch, logs={}):
        X_val, y_val = self.validation_data[0], self.validation_data[1]
        y_predict = np.asarray(model.predict(X_val))

        y_val = np.argmax(y_val, axis=1)
        y_predict = np.argmax(y_predict, axis=1)

        self._data.append({
            'val_rocauc': roc_auc_score(y_val, y_predict),
        })
        return

    def get_data(self):
        return self._data

metrics = Metrics()
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[metrics])
metrics.get_data()

关于python - 如何在 keras 中实现自定义指标？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37657260/

自定何在kerascodemodelpythonneural-networkdeep-learningmetrics

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