我正在研究图形网络问题,我想利用TensorFlow的强大功能。
我在TensorFlow中正确实现成本函数时遇到了麻烦。
我的成本函数如下:
sum_i>j A_ij*log(pi_ij)+(1-A_ij)*log(1-pi_ij)
其中:pi_ij = sigmoid(-|z_i-z_j|+beta)
||是欧几里德距离,pi_ij
表示i
和j
之间链接的机会,A_ij = 1
如果链接则为0,如果不是(在简单的附属矩阵中),两者都是相同大小的矩阵。我已经使用python和一个简单的SGD方法手动解决了这个优化问题。我计算成本函数如下:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import scipy.sparse.csgraph as csg
from scipy.spatial import distance
Y = np.array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 1., 0.],
[0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 1., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0.]])
# removing all non linked entries
temp = Y[~np.all(Y == 0, axis=1)]
temp = temp[:,~np.all(Y == 0, axis=1)]
Y = temp
n = np.shape(Y)[0]
k = 2
# finding shortest path and cmdscaling
D = csg.shortest_path(Y, directed=True)
Z = cmdscale(D)[0][:,0:k]
Z = Z - Z.mean(axis=0, keepdims=True)
# calculating cost
euclideanZ = distance.cdist(Z, Z, 'euclidean')
sigmoid = lambda x: 1 / (1 + np.exp(-x))
vectorSigmoid = np.vectorize(sigmoid)
pi = vectorSigmoid(euclideanZ)
cost = np.sum(Y*np.log(pi)+(1-Y)*np.log(1-pi))
我如何在TensorFlow中定义这样的损失函数?它甚至可能吗?任何帮助或推动正确的方向将不胜感激。
编辑
我在张量流中得到了这个:
tfY = tf.placeholder(shape=(15, 15), dtype=tf.float32)
with tf.variable_scope('test'):
shape = [] # Shape [] means that we're using a scalar variable
B = tf.Variable(tf.zeros(shape))
tfZ = tf.Variable(tf.zeros(shape=(15,2)))
def loss():
r = tf.reduce_sum(tfZ*tfZ, 1)
r = tf.reshape(r, [-1, 1])
D = tf.sqrt(r - 2*tf.matmul(tfZ, tf.transpose(tfZ)) + tf.transpose(r))
return tf.reduce_sum(tfY*tf.log(tf.sigmoid(D+B))+(1-tfY)*tf.log(1-tf.sigmoid(D+B)))
LOSS = loss()
GRADIENT = tf.gradients(LOSS, [B, tfZ])
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
tot_loss = sess.run(LOSS, feed_dict={tfZ: Z,
tfY: Y})
print(tot_loss)
loss_grad = sess.run(GRADIENT, feed_dict={tfZ: Z,
tfY: Y})
print(loss_grad)
其中打印以下内容:
-487.9079
[-152.56271, array([[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan],
[nan, nan]], dtype=float32)]
我的beta返回一个值,然后加上它与学习率相乘可以提高分数,但我的tfZ向量只返回nans,我显然做错了,如果有人能发现我做错了什么,我将不胜感激。
只需改变这个:
D = tf.sqrt(r - 2*tf.matmul(tfZ, tf.transpose(tfZ)) + tf.transpose(r) + 1e-8) # adding a small constant.
因为距离在对角线上具有零,并且当值为零时无法计算sqrt的梯度。