用于编译网络 (CNN) 的 Keras 自定义损失函数中的错误

Posted 2023-03-28

【中文标题】用于编译网络 (CNN) 的 Keras 自定义损失函数中的错误

【英文标题】：Error in Keras Custom Loss Function for Compile the Network (CNN)

【发布时间】：2020-04-09 01:05:54

【问题描述】：

在 Keras 中定义自定义损失函数以编译我的 CNN 网络时，我遇到了 2 个主要问题。我正在通过 CNN 进行 2D 图像配准（对齐一对 2D 图像以最适合彼此）。网络的输出将是一个 5 维浮点型数组，作为网络的预测。 （1 次缩放，2 次平移和 2 次在 x 和 y 上的缩放）。配准问题有两个主要的损失函数（以及指标），称为 Dice Coefficient 和 TRE（目标配准误差，它是医生标记的标志点对之间距离的总和）。顺便说一句，我需要实现这两个损失函数。对于骰子系数：

1- 首先，我需要知道优化器正在考虑哪个样本，以便我可以读取该样本的内容并计算 Dice，而自定义损失函数中仅定义了 y_true 和 y_pred在 Keras 文档中。

2- 我将以下代码作为我的损失函数编写到 1）首先，扭曲第一张图像，2）其次，使两个图像二进制（每个样本由 2 个图像组成：一个是运动图像，另一个是固定图像图像），3）第三，返回成对图像（扭曲和固定）之间的骰子系数。

由于自定义损失函数的参数限制为y_true和y_pred，并且考虑的样本没有索引，而且我的问题是无监督的（即不需要任何标签），所以我使用了样本的索引作为标签馈送到CNN，并尝试使用y_true[0]作为CNN正在考虑的训练样本的索引，并将batch-size设置为1。

def my_loss_f(y_true,y_pred):
    from scipy.spatial import distance as dis
    a = y_true[0]
    nimg1=warping(Train_DataCT[a],y_pred) # line 83 in CNN1.py
    return dis.dice(BW(nimg1).flatten(),BW(Train_DataMR[a]).flatten())

def warping(nimg,x):
    import scipy.ndimage as ndi
    nimg1 = ndi.rotate(nimg, x[0], reshape=False)
    nimg1 = ndi.shift(nimg1, [x[1], x[2]])
    nimg1 = clipped_zoom(nimg1, [x[3], x[4]])
    return nimg1

def BW(nimg1):
    hist = ndi.histogram(nimg1, 0, 255, 255)
    som = ndi.center_of_mass(hist)
    bwnimg = np.where(nimg1 > som, 1, 0)
    return bwnimg

但是，我经常收到不同的错误，如下所示。有人告诉我用 TensorFlow 或 Keras-backend 来重写我自己的损失函数，但我需要 Numpy 和 SciPy 并且无法跳入这种低级编程，因为我完成项目的时间非常有限。

主要问题是 y_true 是空的（它只是一个占位符而不是具有值的实变量），并且不能用作 Train_DataCT[y_true[0]] 的索引，因为错误是：索引应该是整数， :, Boolean 等和张量不能用作索引！我尝试了多种方法，例如将 y_true 转换为 ndarray 或使用 y_true.eval() 对其进行初始化，但我得到了错误：会话错误，没有默认会话。

先谢谢了，请有人帮助我。

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Traceback (most recent call last):
  File "D:/Python/Reg/Deep/CNN1.py", line 83, in <module>
    model.compile(optimizer='rmsprop',loss=my_loss_f)
  File "C:\Users\Hamidreza\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 342, in compile
    sample_weight, mask)
  File "C:\Users\Hamidreza\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py", line 404, in weighted
    score_array = fn(y_true, y_pred)
  File "D:/Python/Reg/Deep/CNN1.py", line 68, in my_loss_f
    nimg1=warping(Train_DataCT[1],y_pred)
  File "D:/Python/Reg/Deep/CNN1.py", line 55, in warping
    nimg1 = ndi.rotate(nimg, x[0], reshape=False)
  File "C:\Users\Hamidreza\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\ndimage\interpolation.py", line 703, in rotate
    m11 = math.cos(angle)
TypeError: must be real number, not Tensor

Process finished with exit code 1

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【问题讨论】：

你 Train_DataCT[1] 。 y_pred 它们中的任何一个都是张量，而不是实际值。尝试将其转换为列表并计算其余部分。它应该工作。另请编辑错误日志，使其更具可读性。

Train_DataCT 是一个 ndarray，但 y_pred 和 y_true 是张量。他们应该转换为ndarray，但是如何？我不知道，因为 y_pred.numpy() 不能实时工作（在损失函数中）。

【参考方案1】：

您的损失函数应该适用于您后端的张量类型。如果您将 keras 与 tf 后端一起使用，则以下函数可能有助于结合高级 numpy/scipy 函数和张量：

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/numpy_function?version=stable

您还可以在下面找到更多有用的东西：

How to make a custom activation function with only Python in Tensorflow?

【参考方案2】：

让我细化我的问题：我需要输入的样本数据来计算损失函数。有/无批次，我应该知道 CNN 正在考虑的样本的索引，以便计算损失，例如一对输入图像之间的骰子系数。

由于我的问题是无监督学习，作为替代解决方案，我使用 y_true 作为样本的索引，但是当例如在 tf.flatten 之后，我使用 y_true[0] 例如 Train_DataCT[y_true[0]]，我得到错误：索引不能是张量！

如何在自定义损失函数中使用 .run() 或 .eval() 以便 y_true 可以获取值，以便我可以将其转换为例如数组？？？