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
