Python 具有内部预测的自定义Keras损失函数

我正在使用Keras创建一个模糊神经网络，它会在输入经过训练的分类神经网络之前扭曲图像。为此，我需要根据分类网络产生的值生成损失

我创建了一个丢失函数，它将失真图像作为

y\u pred

，将分类标签作为

y\u true

class_model = load_model(model_path)

def classfication_error(self, y_true, y_pred):
    y_pred = class_model.predict(y_pred)
    return keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

编译模型时，由于

y_pred=（？，32，32，3）

在损失函数内完成预测以避免错误的另一种方法是什么

ValueError: When feeding symbolic tensors to a model, we expect thetensors to have a static batch size. Got tensor with shape: (None, 32, 32, 3)