小编Fri*_*era的帖子

我试图在 keras 中定义我自己的损失函数，即均方根百分比误差。RMSPE 定义为：

我将损失函数定义为：

from keras import backend as K
def rmspe(y_true, y_pred):
    sum = K.sqrt(K.mean(K.square( (y_true - y_pred) /
          K.clip(K.abs(y_true),K.epsilon(),None) ), axis=-1) )
    return sum*100.

但是经过几次迭代后，它给了我 nan 的损失值。有人可以指出我做错了什么。谢谢

我正在使用 Python 3.8、Tensorflow 2.5.0 和 keras 2.3.1，我正在尝试制作一个模型，但我从 keras 收到错误。

这是我的代码：

import cv2
import os
import numpy as np
from keras.layers import Conv2D,Dropout, Flatten, Dense,MaxPooling2D, MaxPool2D
import keras.layers.normalization
#from tensorflow.keras.layers import Conv2D,Dropout, Flatten, Dense,MaxPooling2D, MaxPool2D
from keras_preprocessing.image import ImageDataGenerator
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
import pandas as pd
import random
from tensorflow.python.keras.utils.np_utils import to_categorical

count = 0
images = []
classNo = []
labelFile = 'signnames.csv'
classes = 43
testRatio = 0.2  # if 1000 images split will …