在TensorFlow中定义成本/损失函数

我正在研究一个图形网络问题,我想利用TensorFlow的强大功能。

但是,我在正确实现TensorFlow中的成本函数时遇到了困难。

我的成本函数如下所示:

sum_i>j A_ij*log(pi_ij)+(1-A_ij)*log(1-pi_ij)

哪里: pi_ij = sigmoid(-|z_i-z_j|+beta)

||是欧几里得距离, pi_ij 表示在 i 和 j 和 A_ij = 1 如果link和0(在简单邻接矩阵中)都是大小相同的矩阵。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?有可能吗?如能在正确的方向上提供任何帮助或推动,我们将不胜感激。

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)

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,将其与学习率相乘可以提高分数,但我的tfZ向量只返回nan,显然我做错了什么,如果有人能发现我做错了什么,我将不胜感激。