tensorflow API:tf.ones_like

本文介绍了TensorFlow中tf.ones_like函数的使用方法。该函数可以创建一个全为1的张量,其形状和类型与给定张量相同。通过示例展示了如何应用此函数。

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tf.ones_like

tf.ones_like(
    tensor,
    dtype=None,
    name=None,
    optimize=True
)

作用:Creates a tensor with all elements set to 1,及全部的值都设为1,保持 typeshape 不变

  • 例子:
tensor = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tf.ones_like(tensor)  # [[1, 1, 1], [1, 1, 1]]
我现在的版本号是Keras version: 3.10.0 TensorFlow version: 2.19.0 然后报错如下: AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[20], line 47 6 callbacks = [ 7 # 早停回调:当验证损失10个epoch未改善(变化<0.0001)时终止训练 8 # 参数说明: (...) 37 tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=path_for_logs) 38 ] 40 # 执行模型训练 41 # 参数说明: 42 # finalaugimg - 增强后的训练图像数据(形状应为(num_samples, 512, 512, 1)) (...) 45 # batch_size=7 - 较小批量,适用于显存有限情况(建议根据GPU容量调整) 46 # epochs=100 - 最大训练轮次(实际可能因早停提前终止) ---> 47 results = model.fit(finalaugimg, 48 finalaugmask/255, # 标签归一化操作(若标签为0/1应跳过) 49 validation_split=0.1, 50 batch_size=7, 51 epochs=10, 52 callbacks=callbacks) File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\keras\src\utils\traceback_utils.py:122, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 119 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 120 # To get the full stack trace, call: 121 # `keras.config.disable_traceback_filtering()` --> 122 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 123 finally: 124 del filtered_tb Cell In[18], line 33, in focal_loss.<locals>.focal_loss_fixed(y_true, y_pred) 30 pt_0 = tf.where(tf.equal(y_true, 0), 1 - y_pred, tf.ones_like(y_pred)) # 修正负样本pt计算 32 # 计算正样本损失项 ---> 33 pos_loss = -K.mean(alpha * K.pow(1. - pt_1, gamma) * K.log(pt_1 + K.epsilon())) 35 # 计算负样本损失项(修正后) 36 neg_loss = -K.mean((1 - alpha) * K.pow(1. - pt_0, gamma) * K.log(pt_0 + K.epsilon())) # 使用修正后的pt_0 AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'mean'
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08-15
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