Deep learning 颜色直方图上的Keras loss函数返回值错误：不支持任何值。错误

我尝试实现一个基于颜色直方图均方误差的keras损失函数

def histoLoss(y_true, y_pred):
    hist_true = tf.histogram_fixed_width(y_true, [-1.0, 1.0], nbins=256, dtype=K.floatx())
    hist_pred = tf.histogram_fixed_width(y_pred, [-1.0, 1.0], nbins=256, dtype=K.floatx())

    hist_true = hist_true / (33*33.0*2)
    hist_pred = hist_pred / (33*33.0*2)

    hist_true = K.clip(hist_true, K.epsilon(), 1)
    hist_pred = K.clip(hist_pred, K.epsilon(), 1)
    return K.mean(K.square(hist_pred - hist_true), axis=-1)

我得到以下错误：

“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow/Python/framework/constant\u op.py”，第110行，在常量张量转换函数中 返回常量（v，dtype=dtype，name=name）

文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow/Python/framework/constant_op.py”，第99行，常量 tensor_util.make_tensor_proto（值，dtype=dtype，shape=shape，verify_shape=verify_shape））

文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site packages/tensorflow/Python/framework/tensor\u util.py”，第360行，make\u tensor\u proto raise VALUERROR（“不支持无值”） ValueError:不支持任何值

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我做错了什么？

您正在传递的内容或正在计算的内容结果是

None

。我怀疑hist\u true或hist\u pred返回None。你怎么检查？将它们打印到具有形状（256，）的文件中