Keras 获取单个训练样本的损失

我将Keras与TensorFlow后端一起使用，我希望记录每个训练样本在反向传播期间计算的单个损失。这可以通过在使用损耗函数计算损耗时，将每个损耗打印到终端来实现

但据我所见，使用kerasapi无法做到这一点。因此，我的解决方案是覆盖其中一个Keras损失函数，例如：

def mean_squared_error(y_true, y_pred):
    loss = K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
    print('Loss = ' + str(loss))
    return loss

这个编译ok；但是，我的终端没有打印任何内容

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有没有关于为什么不打印任何内容的建议，或者更好的解决方案是什么？

您可以使用

keras.backend.print\u tensor

，这只是一种身份转换，其副作用是打印tensor的值和可选的消息。例如，您可以尝试：

import keras.backend as K

def mean_squared_error(y_true, y_pred):
    loss = K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
    return K.print_tensor(loss, message='Loss: ')

有关另一个示例，请参见和