下面是一个基于tf.keras.models.Model构建的示例模型，可以对样本加权：
import tensorflow as tf
class WeightedModel(tf.keras.models.Model):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(WeightedModel, self).__init__(*args, **kwargs)
def compile(self, optimizer, loss_fn, weighted_loss=False, **kwargs):
super(WeightedModel, self).compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, **kwargs)
self.weighted_loss = weighted_loss
def train_step(self, data):
x, y = data
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = self(x, training=True)
loss = self.compiled_loss(y, y_pred) # 计算损失函数值
if self.weighted_loss: # 根据样本权重计算加权损失函数值
sample_weights = self.compiled_loss.get_weights()[0] # 获取样本权重参数
per_sample_losses = tf.reduce_sum(loss * sample_weights) / tf.reduce_sum(sample_weights) # 加权损失函数值
grads = tape.gradient(per_sample_losses, self.trainable_variables)
else:
grads = tape.gradient(loss,self.trainable_variables)
self.optimizer.apply_gradients(zip(grads,self.trainable_variables))
return {"loss": loss}
这个示例中的WeightedModel继承自tf.keras.models.Model，在compile()方法中增加了一个weighted_loss参数，用来指定是否使用加权损失函数。在训练过程中，根据样本权重参数计算加权损失，并应用梯度更新模型参数。
你可以根据自己的需求修改这个示例来构建适合你的模型，并在训练过程中对样本加权。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
