我想创建一个L2损失函数，该函数忽略标签值为0的数值（即像素）。张量batch[1]包含标签，而output是网络输出的张量，两者的形状都是(None,300,300,1)。
labels_mask = tf.identity(batch[1])labels_mask[labels_mask > 0] = 1loss = tf.reduce_sum(tf.square((output-batch[1])*labels_mask))/tf.reduce_sum(labels_mask)我当前的代码导致TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment（在第二行）。TensorFlow中如何实现这个功能？我还尝试使用tf.reduce_sum(labels_mask)来归一化损失，希望这样可以正常工作。
回答：
如果你想按那种方式编写，你需要使用TensorFlow的scatter方法进行赋值。不幸的是，TensorFlow并不真正支持布尔索引（新的boolean_select使其成为可能，但使用起来很麻烦）。这样写会很棘手且难以阅读。
你有两个不太麻烦的选择：
- 使用
labels_mask > 0作为布尔掩码，并使用TensorFlow最近的boolean_mask函数。也许这是更符合TensorFlow的方式，因为它调用了特定的函数。 - 将
labels_mask > 0转换为浮点数：tf.cast(labels_mask > 0, tf.float32)。然后，你可以在代码的最后一行按你想要的方式使用它。
