错误：不允许将“tf.Tensor”用作Python“bool”：AutoGraph未转换此函数

我对keras和深度学习很陌生。我想使用一个自定义损失函数作为我的神经网络的损失函数，但当我使用它时，我得到了以下错误：Operator Notallowedingrapherror:使用

tf。不允许将Tensor

用作Python

bool

：AutoGraph没有转换此函数。这可能表示您正试图使用不受支持的功能

这就是功能：

def task_based_loss1 (y_true, y_pred):
  e = 2
  s = 50
  loss = s*max(0, y_pred - y_true) + e*max(0, y_true - y_pred) + (y_pred - y_true)**2
  return loss

我很确定我写这篇文章的方式有错误。有人能帮我吗？ 多谢各位

编辑：这是全部错误

OperatorNotAllowedInGraphError            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-222-69cf216e168c> in <module>()
      6             # callbacks=[callback],
      7             verbose = verbose,
----> 8             epochs = epochs)

9 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/func_graph.py in wrapper(*args, **kwargs)
    975           except Exception as e:  # pylint:disable=broad-except
    976             if hasattr(e, "ag_error_metadata"):
--> 977               raise e.ag_error_metadata.to_exception(e)
    978             else:
    979               raise

OperatorNotAllowedInGraphError: in user code:

    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:805 train_function  *
        return step_function(self, iterator)
    <ipython-input-221-cf6b0f250262>:4 task_based_loss1  *
        loss = s*max(0, y_pred - y_true) + e*max(0, y_true - y_pred) + tf.square(y_pred - y_true)
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py:885 __bool__  **
        self._disallow_bool_casting()
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py:489 _disallow_bool_casting
        "using a `tf.Tensor` as a Python `bool`")
    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py:476 _disallow_when_autograph_enabled
        " indicate you are trying to use an unsupported feature.".format(task))

    OperatorNotAllowedInGraphError: using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed: AutoGraph did convert this function. This might indicate you are trying to use an unsupported feature.

运算符不允许Ingrapherror回溯（最近一次调用）
在（）
6#回调=[callback]，
7详细=详细，
---->8个时代=时代）
9帧
/包装器中的usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/func_graph.py（*args，**kwargs）
975例外情况为e:#pylint:disable=broad except
976如果hasattr（e，“AGU错误元数据”）：
-->977将e.ag\u错误\u元数据引发到\u异常（e）
978其他：
979提高
OperatorNotAllowedInGraphError:在用户代码中：
/usr/local/lib/python3.7/dist包/tensorflow/python/keras/engine/training.py:805 train_函数*
返回步骤_函数（self、迭代器）
：4基于任务的损失1*
损耗=s*max（0，y_pred-y_true）+e*max（0，y_true-y_pred）+tf.平方（y_pred-y_true）
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py:885**
self.\u不允许\u bool\u铸造（）
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py:489 _disallow_bool_casting
“将`tf.Tensor`用作Python`bool`”）
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.py:476当启用自动签名时不允许
“表示您正试图使用不受支持的功能。”。格式（任务））
OperatorNotAllowedInGraphError:不允许将'tf.Tensor'用作Python'bool'：AutoGraph未转换此函数。这可能表示您正试图使用不受支持的功能。

到底哪一行给出了错误？当我尝试拟合模型时，会出现错误：model.compile（loss=task\u-based\u loss1，optimizer='adam'）model.fit（[train\u xw[192:]，train\u xl]，train\u yl，batch\u size=batch\u size，verbose=verbose，epochs=epochs）你不能使用

max

（内置python函数）在张量上。改为使用

tf.reduce\u max

。非常感谢@xdurch0，但现在它给了我另一个错误：TypeError：传递给参数“reduce\u index”的值的数据类型float32不在允许值列表中：int32，int64