Как условно присвоить значения тензору [маскировка функции потерь]? ⇐ Python

[Anonymous]

Я хочу создать функцию потерь L2, которая игнорирует значения (=> пикселей), где метка имеет значение 0. Тензорный пакет[1] содержит метки, а выходные данные являются тензором для чистый результат, оба имеют форму (None,300,300,1).

Код: Выделить всё

labels_mask = tf.identity(batch[1])
labels_mask[labels_mask > 0] = 1
loss = tf.reduce_sum(tf.square((output-batch[1])*labels_mask))/tf.reduce_sum(labels_mask)

Мой текущий код выдает ошибку TypeError: объект «Тензор» не поддерживает назначение элементов (во второй строке). Каков тензорный способ сделать это? Я также попытался нормализовать потери с помощью tf.reduce_sum(labels_mask), который, я надеюсь, сработает следующим образом.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/485 ... s-function