在ecery-batch-keras中获取训练数据

我想知道是否有可能获得每批KERA中使用的培训数据集

很容易得到y_true和y_pred，但我想知道在该批次中用于预测的训练数据集

def my_loss(y_true, y_pred):
    loss=K.mean(K.abs(y_true-y_pred))
    return loss

model.compile(loss=my_loss, optimizer='rmsprop', metrics=['mae'])

这是OK

但我想要这样的东西：

def my_loss(y_true, y_pred, x_train):

my_loss() missing 1 required positional argument: 'x_train'

def custom_loss(x_train):

    def my_loss(y_true, y_pred):
        loss=K.mean(K.abs(y_true-y_pred))
        # do something with x_train
        return loss

    return my_loss

---

感谢您的帮助

如果您希望传递除

y\u true

和

y\u pred

之外的参数，您可以这样定义自定义损失：

def my_loss(y_true, y_pred, x_train):

my_loss() missing 1 required positional argument: 'x_train'

def custom_loss(x_train):

    def my_loss(y_true, y_pred):
        loss=K.mean(K.abs(y_true-y_pred))
        # do something with x_train
        return loss

    return my_loss

编译时，可以传递与

x\u序列相同形状的张量

input_tensor = Input(shape=input_shape) #specify your input shape, same as x_train.
model.compile(loss=custom_loss(input_tensor), optimizer='rmsprop', metrics=['mae'])

这是定义自定义损失的方式。此外，您还需要获得当前批次的
x_train
，现在批处理是您必须自己处理的事情。

最后，在培训期间您可以使用。
谢谢，现在我有一些新信息要继续