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TensorFlow：TypeError：Python `bool`として` tf.Tensor`を使用することはできません

CNNの出力の記述子を使用してトリプレット損失を定義しようとしていますが、ネットワークをトレーニングしようとしたときにこのエラーが表示されました。

損失関数の私の定義：

def compute_loss(descriptor, margin):
    diff_pos = descriptor[0:1800:3] - descriptor[1:1800:3]
    diff_neg = descriptor[0:1800:3] - descriptor[2:1800:3]
    Ltriplet = np.maximum(0, 1 - tf.square(diff_neg)/(tf.square(diff_pos) + margin))
    Lpair = tf.square(diff_pos)

    Loss = Ltriplet + Lpair

    return Loss

ここで、記述子はCNNの結果です。CNNの収入は、アンカー、プーラー、プッシャーをこの順序で正確に含むトリプレットのセットです。入力として、私は600のトリプレットを一緒にパックし、それらをCNNに送りました。

次に、ネットワークのトレーニング中にこのエラーが発生しました。

2018-03-08 16:40:49.529263: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/gaoyingqiang/Documents/GitHub/Master-TUM/TDCV/exercise_3/ex3/task2_new.py", line 78, in <module>
    loss = compute_loss(h_fc2, margin)
  File "/Users/gaoyingqiang/Documents/GitHub/Master-TUM/TDCV/exercise_3/ex3/task2_new.py", line 37, in compute_loss
    Ltriplet = np.maximum(0, 1 - tf.square(diff_neg)/(tf.square(diff_pos) + margin))
  File "/Users/gaoyingqiang/.virtualenvs/ex3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 614, in __bool__
    raise TypeError("Using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed. "
TypeError: Using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed. Use `if t is not None:` instead of `if t:` to test if a tensor is defined, and use TensorFlow ops such as tf.cond to execute subgraphs conditioned on the value of a tensor.

Process finished with exit code 1

どこがいけないの？

pythonnumpytensorflowneural-networkdeep-learning
5
Yingqiang Gao

Numpyとtensorflowの演算が混在しています。 Tensorflowは通常、numpy配列を受け入れます（それらの値は静的に認識されるため、定数に変換できます）が、その逆ではありません（テンソル値は、セッションが実行された場合にのみ認識されます（ただし、 積極的評価 を除きます）。

解決策：変更np.maximum〜tf.maximum。

6
Maxim