tensorflow 自定义训练循环，自定义MAPE指标-DPDK中文网

在 TensorFlow 中自定义训练循环以及自定义指标（如 MAPE）是可行的。下面是一个示例：

import tensorflow as tf

# 自定义MAPE指标
def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
    diff = tf.abs((y_true - y_pred) / tf.clip_by_value(tf.abs(y_true), 1e-8, float('inf')))
    return 100.0 * tf.reduce_mean(diff)

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([...])  # 根据实际情况构建模型

# 定义优化器和损失函数
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()

# 定义训练步骤
@tf.function
def train_step(inputs, labels):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(inputs)
        loss = loss_fn(labels, predictions)
        mape = mean_absolute_percentage_error(labels, predictions)
    
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
    
    return loss, mape

# 进行训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_data in dataset:  # 遍历每个批次的数据
        inputs, labels = batch_data
        
        loss, mape = train_step(inputs, labels)
        
        print(f"Epoch {epoch+1} - Loss: {loss.numpy():.4f} - MAPE: {mape.numpy():.2f}")

你可以根据需要修改和调整以上代码，以适应你的自定义训练循环和自定义 MAPE 指标的要求。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问