ValueError：操作没有渐变。在实现不同层之间的自定义keras损耗时

我正试图在keras中实现一个自定义损失函数

我的目标函数是

协商一致协议

交叉熵

其中fi是不同层的输出，ui是权重

#f123 = concatenate([f1, f2, f3])
#f = Dense(1, activation="sigmoid")(f123)


def consensus(f1,f2,f3, f):

def loss(y_true, y_pred):
    CP = K.square(f1-f2) + K.square(f2-f3) + K.square(f3-f1)
    CE = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() 
    L = CE(y_true, f)
    return CP + L
return loss

其中f是

我得到以下错误日志

raise VALUE ERROR（'一个操作对梯度有

None

。'

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ValueError：一个操作有

None

渐变。请确保您的所有操作都定义了渐变（即可微分）。没有渐变的常见操作：K.argmax、K.round、K.eval。

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