Tensorflow如何檢查張量行是否僅爲零？

Question

我正在訓練一個簡單的網絡來預測單個對象的邊界框座標。但是有圖片沒有找到任何物體。由於網絡總是進行預測，因此它也預測0和1之間的置信度值，這應該表示圖片中存在對象的概率。我的張量與預測被稱爲logits，它是一個(batch_size, 5)張量（置信度，x，y，寬度和高度）。同樣，labels張量也是(batch_size, 5)。

以前我是訓練只與始終有一個物體的圖像，這樣我就可以基本上做到

loss = tf.l2_loss(logits - labels)

我也想開始訓練，沒有對象和圖片時沒有對象的圖片，我不希望網絡因其預測的座標而受到懲罰。在這種情況下，所有重要的是置信度值，它應該接近0（沒有對象）。

我應該如何構建我的標籤和損失函數來完成此操作？我可以將沒有對象的圖像標籤設置爲全零，但是如何檢查特定行只有零？在這種情況下，logits中的對應行也需要設置爲零（置信度值！除外），以便由於座標而產生的損失也爲零。

Answer 1

的一種方法找到，如果張量的一排都是零：

import tensorflow as tf 

image = tf.fill([8,8], 0) 
sess = tf.Session() 
sess.run(tf.initialize_all_variables()) 
image_row = tf.slice(image, [1,0], [1, -1]) 
total = tf.reduce_sum(tf.abs(image_row)) 
is_all_zero = tf.equal(total, 0) 
print sess.run([total, is_all_zero, image_row]) 

結果：

[0, True, array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)]