Python 张量流模型中作为损失函数的快速dtw

我是一名博士生，但不是深入学习或Python方面的专家，如果我的问题很琐碎，那么很抱歉。 我要做的是使用fast dtw（）作为TensorFlow模型的损失函数。（RNN） 定义函数后：

def dtw_distance (x,y):
  distance, path=fastdtw(x, y)
  return distance

from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint

earlystopper = EarlyStopping(patience=10, verbose=1,monitor='loss')

checkpointer = ModelCheckpoint('model-dsbowl2018-1.h5', verbose=1, save_best_only=True,monitor='loss')

results = model.fit(train_av, train_ap, validation_split=0.1, batch_size=10, epochs=100,callbacks=[earlystopper, checkpointer])

我试图用它作为损失函数来编译我的模型：

def dtw_distance (x,y):
  distance, path=fastdtw(x, y)
  return distance

from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint

earlystopper = EarlyStopping(patience=10, verbose=1,monitor='loss')

checkpointer = ModelCheckpoint('model-dsbowl2018-1.h5', verbose=1, save_best_only=True,monitor='loss')

results = model.fit(train_av, train_ap, validation_split=0.1, batch_size=10, epochs=100,callbacks=[earlystopper, checkpointer])

我收到以下错误消息： TypeError:在用户代码中：

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:806 train_function  *
    return step_function(self, iterator)
<ipython-input-45-aacde9207c50>:2 dtw_distance  *
    distance, path=fastdtw(x, y)
fastdtw/_fastdtw.pyx:78 fastdtw._fastdtw.fastdtw  **
    
fastdtw/_fastdtw.pyx:222 fastdtw._fastdtw.__prep_inputs
    
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/_asarray.py:138 asanyarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order, subok=True)

TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given

/usr/local/lib/python3.6/dist包/tensorflow/python/keras/engine/training.py:806 train\u函数*
返回步骤_函数（self、迭代器）
：2 dtw_距离*
距离，路径=fastdtw（x，y）
fastdtw/_fastdtw.pyx:78 fastdtw.\u fastdtw.fastdtw**
fastdtw/_fastdtw.pyx:222 fastdtw.\u fastdtw.\u准备\u输入
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/_-asarray.py:138-asanyarray
返回数组（a，dtype，copy=False，order=order，subok=True）
TypeError:_数组__（）接受1个位置参数，但提供了2个

即使在我的函数中添加了自参数，同样的错误仍然存在。 我错过了什么

多谢各位