为什么keras输入对象中batch_size参数的规范不替换？/None条目？

我想在损失函数期间计算所有编码向量之间的值（相似性/距离），但这是不可能的，因为我无法访问批处理维度。出于这个原因，我想通过带有参数batch_size的keras输入对象将它们定义为一个固定值。但这是行不通的

如何获得固定值？/None输入tensorflow keras模型中的批次维度

input= tf.keras.Input(shape=(20, 20, 3), batch_size=64, name="Input0")

输入尺寸：（？，20，20，3）

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我怎么设置这个？在模型编译过程中，值是固定的，因此它在图形中是固定值？

我认为您正在淹没在一杯水中，是什么让您认为由于批次维度的原因，在批次上计算度量是不可能的？那么像均方误差这样的损失是如何做到的呢？@Dr.Snoopy我的输出是（？，50）在哪里？等于64。现在我想计算所有64个向量之间的欧几里德距离，然后计算平均值。我将计算64*64距离。较大的值会增加损失。小值优先。我如何计算这个值？由于损失函数中存在此不特定的维度，因此模型的编译失败。