Keras自定义矩阵：ROC曲线

我正在使用keras网站上给出的自定义矩阵：

def compute_roc（y_true，y_pred）：
y_true=K.eval（y_true）#.eval（session=sess）
y_pred=K.eval（y_pred）#eval（session=sess）
roc=metrics.roc_曲线（y_真，y_pred，位置标签=2）
roc=tf.to_float（roc，name='ToFloat'）
回归中华民国

但我在“K.eval（y_true）”上出错了

InvalidArgumentError回溯（最近一次调用上次）
在（）
20#disc.load_权重（os.path.join（path，model#u name+'.h5'））
21 sgd=sgd（lr=0.001，衰变=1e-6，动量=0.9，nesterov=True）
--->22.disc.compile（loss='classifical_crossentropy'，优化器=sgd，metrics=['accurity'，

计算（roc]） 23#plot_model（model，to_file='model.png'） 24打印（“已加载光盘型号”）

编译中的

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/training.pyc（self、优化器、损耗、度量、损耗权重、，

样本权重模式、加权度量、目标张量、**kwargs） 912追加度量（i，度量名称，度量结果） 913 -->914处理度量（输出度量） 915句柄度量（输出加权度量，权重=权重） 916

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/training.pyc in handle_metrics（metrics，weights）
909度量结果=加权度量fn（y_真，y_pred，
910重量=重量，
-->911面罩=面罩[i]）
912追加度量（i，度量名称，度量结果）
913
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/training.pyc in weighted（y_true，y_pred，weights，mask）
424         """
425#score_数组的ndim>=2
-->426分数数组=fn（y_真，y_pred）
427如果掩码不是无：
428#将遮罩投射到floatX以避免在场景中向上投射float64
在compute_roc中（y_true，y_pred）
4.
5 def compute_roc（y_true，y_pred）：
---->6 y_-true1=K.eval（y_-true）#.eval（session=sess）
7#y#u pred1=K.eval（y#u pred）#eval（session=sess）
8 roc=0#度量。roc#U曲线（y#U真，y#U pred，位置标签=2）
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.pyc

在eval（x）中 658 ``` 659 """ -->660返回到_dense（x）.eval（session=get_session（）） 661 662

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.pyc

评估中（自我、反馈、会话） 539 540 """ -->541使用默认会话返回评估会话（self、feed、dict、self.graph、session） 542 543

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.pyc

使用默认会话（张量、提要、图表、会话）进行评估 4083“张量图与会话图不同” 4084“图形”） ->4085返回会话。运行（张量、提要） 4086 4087

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.pyc

运行中（自我、获取、馈送、选项、运行元数据） 893尝试： 894结果=self.\u运行（无、取数、输入、选项、， -->895运行（元数据） 896如果运行\u元数据： 897 proto_data=tf_session.tf_GetBuffer（run_metadata_ptr）

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.pyc

运行中（self、handle、fetches、feed\u dict、options、run\u元数据） 1122如果final_获取或final_目标或（句柄和馈送dict_张量）： 1123 results=self.\u do\u run（句柄、最终目标、最终获取、， ->1124提要（dict张量、选项、运行元数据） 1125其他： 1126结果=[]

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.pyc

在运行中（self、handle、target、fetch、feed、dict、options、， 运行（元数据） 1319如果句柄为“无”： 1320返回self.\u do\u调用（\u run\u fn，self.\u会话，提要，获取，目标， ->1321选项，运行（元数据） 1322其他： 1323返回self.\u do\u调用（\u prun\u fn，self.\u会话、句柄、提要、获取）

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.pyc

in_do_call（self、fn、*args） 1338键错误除外： 1339通行证 ->1340提升类型（e）（节点定义、操作、消息） 1341 1342定义扩展图（自）：

InvalidArgumentError:必须为占位符张量'dense_6_target'输入一个值，其中包含dtype float和shape[？，？]
[[Node:dense_6_target=Placeholder[dtype=DT_FLOAT，shape=[？，？]，[u device=“/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0”]（）]
[[Node:dense_6_target/_833=\u Recv[client_terminated=false，Recv_device=“/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0”，

send_device=“/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0”， 发送\u设备\u化身=1，张量\u name=“边缘\u 4\u密集\u 6\u目标”， 张量类型=DT浮点数， _device=“/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0”]（）]]

由op u'dense_6_target'引起，定义为：
文件“/usr/lib/python2.7/runpy.py”，第174行，在运行模块中作为主模块
“\uuuuu main\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu”，fname，loader，pkg\u name）
文件“/usr/lib/python2.7/runpy.py”，第72行，在运行代码中
run_globals中的exec代码
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/ipykernel_launcher.py”，第行

16，在 app.launch_new_instance（） 文件“/usr”/