例如，我想训练有 2 个输出的张量流模型。如果第一个输出是 1，那么我查看第二个输出，但如果第一个输出是 0，那么第二个输出无关紧要。当第一个输出为 0 或我必须指定所有输出时，有没有办法在 tensorflow 中将第二个输出的错误设置为 0。对不起，如果这是愚蠢的问题，但我是张量流的新手。
更好的例子。我想检查馈送的图像中是否有点。我的模型有 5 个输出。第一个预测图像中是否有点(值从 0 到 1(。接下来的 4 个输出显示该点在图像中的位置(位置、宽度和高度(。因此，如果我为模型提供没有点的图像，我应该在输出中放入什么。[0，任何，任何，任何，任何]或[0,0,0,0,0]。如果是第一个，该怎么做。
您需要定义损失，以便在第一部分为零时不考虑输出的第二部分。如果图像中没有点，您可以对最后 4 个数字使用任意数字，因为如果第一个数字为零，则不会考虑它们在您的损失中。我希望这有所帮助。
更多阅读材料：对象检测和Faster-RNN论文中锚框的想法可能有助于理解它是如何工作的：https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf