不能将一个符号张量（up_sampling2d_4_target： 0）转换为一个Numpy数组

Question

不能将符号张量（up_sampling2d_4_target： 0）转换为Numpy数组。

得到以下错误

import keras.backend as K
from keras.optimizers import Adam
from keras.losses import binary_crossentropy

## intersection over union
def IoU(y_true, y_pred, eps=1e-6):
    if np.max(y_true) == 0.0:
        return IoU(1-y_true, 1-y_pred) ## empty image; calc IoU of zeros
    intersection = K.sum(y_true * y_pred, axis=[1,2,3])
    union = K.sum(y_true, axis=[1,2,3]) + K.sum(y_pred, axis=[1,2,3]) - intersection
    return -K.mean( (intersecthtml" target="_blank">html" target="_blank">ion + eps) / (union + eps), axis=0)

--------------------------------------------------------------------------- 没有实现错误跟踪（最近的调用最后）在14 15而True：---

在适合（）1 def适合(): ----

~/venv/lib/python3。7/站点包/tensorflow_core/python/training/tracking/base。py in_方法_包装（self，*args，**kwargs）455 self_self_setattr_tracking=False#pylint:disable=protected access 456 try:--

~/venv/lib/python3。7/站点包/tensorflow_core/python/keras/engine/training。py in compile（self、optimizer、loss、metrics、loss\u weights、sample\u weight\u mode、weighted\u metrics、target\u tensors、distribute、**kwargs）371 372创建模型损失和加权指标子图--

~/venv/lib/python3。7/站点包/tensorflow_core/python/training/tracking/base。py in_方法_包装（self，*args，**kwargs）455 self_self_setattr_tracking=False#pylint:disable=protected access 456 try:--

~/venv/lib/python3.7/site包/tensorflow_core/python/keras/Engine/training.py_compile_weights_loss_and_weighted_metrics（sample_weights）
1651#loss_weight_2*output_2_loss_fn（...）1652#层损失。-

~/venv/lib/python3。7/站点包/tensorflow_core/python/keras/engine/training。如果hasattr（损失“减少”），则准备总损失（自身、面罩）1711 1712中的py：-

~/venv/lib/python3。7/现场包/tensorflow_core/python/keras/Loss。调用中的py（self，y_true，y_pred）219 y_pred，y_true=tf_loss_util。挤压或展开尺寸（220 y_pred，y_true）--

在IoU（y_true，y_pred，eps）5#与union 6 def IoU的交点（y_true，y_pred，eps=1e-6）中：----

~/venv/lib/python3。7/站点包/numpy/core/fromnumeric。py in amax（a，轴，out，keepdims，initial，where）2619''2620
返回最大值“max”，轴，无，out-

~/venv/lib/python3。7/站点包/numpy/core/fromnumeric。py输入/输出（obj，ufunc，方法，轴，数据类型，输出，**kwargs）88返回减少（轴=轴，输出=输出，**passkwargs）89---

~/venv/lib/python3。7/站点包/tensorflow_core/python/framework/ops。数组中的py（self）734 def数组（self）：735 raise NotImplementedError（“无法将符号张量（{}）转换为numpy”--

NotImplementedError:无法将符号张量（up_sampling2d_4_目标：0）转换为numpy

大堆

Answer 1

不能将numpy与tensorflowTensor一起使用，它们是两个不同的东西。

问题在于：

if np.max(y_true) == 0.0:
    return IoU(1-y_true, 1-y_pred) ## empty image; calc IoU of zeros

你需要这些行代替：

is_zero = K.equal(y_true, 0)
y_true = K.switch(is_zero, 1-y_true, y_true)
y_pred = K.switch(is_zero, 1-y_pred, y_pred)