我在使用Tensorflow和keras时遇到了问题。我们可以这样解释这个问题:
我们有一个模型(卷积神经网络),它的输出形式是[None, 7, 7, 6]。我们有一个函数“定制丢失”。该函数具有y_true和y_pred参数。它们是[7,7,6]格式的。当我编译它时,我得到了错误消息:TypeError: must be real number, not Tensor。
我试图使用tf.keras.layers.Lambda函数的输出作为tf.keras模型中的最后一个层,但是tf将lambda层的输出解释为一个张量(而不是层)对象。错误是:"ValueError:输出到模型的张量必须是TensorFlow Layer的输出(因此保存过去的层元数据)。代码附在下面
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