具有自定义损失函数的TensorFlow 2出现无效参数错误，尽管一切似乎都是正确的

可能是由于以下原因导致的：

1. 参数传递错误：请确保在使用自定义损失函数时正确传递所有必需的参数。检查参数传递的顺序和数量是否与损失函数定义中的参数一致。
2. 数据类型不匹配：确保输入数据的类型与自定义损失函数所期望的类型相匹配。例如，如果自定义损失函数期望输入为浮点数类型，但您传递了整数类型的数据，可能会导致无效参数错误。
3. 自定义损失函数的定义：请仔细检查自定义损失函数的实现。确保损失函数的计算逻辑正确无误，并且输入参数的操作没有错误。
4. TensorFlow版本兼容性问题：确保您使用的TensorFlow版本与自定义损失函数的实现兼容。不同版本的TensorFlow可能有不同的参数要求或行为。

在解决这个问题之前，建议您尝试以下步骤：

1. 检查参数传递：确保正确传递所有必需的参数，并且参数的顺序和数量与损失函数定义中的参数一致。
2. 检查数据类型：确保输入数据的类型与自定义损失函数所期望的类型相匹配。
3. 检查损失函数定义：仔细检查自定义损失函数的实现，确保计算逻辑正确无误。

如果仍然遇到问题，建议您查阅TensorFlow的官方文档、社区论坛或咨询相关专业人士以获取更详细的帮助和支持。

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