Python 如何更改切片tensorflow对象的值

我想为我的tensorflow keras模型编写一个自定义损失函数，该模型将执行YOLO算法，问题是当特定网格中没有对象时，对象位置的导数应为0，因为它不关心它。 所以我试着用y_true乘以每个bbox，但是我不能切片张量对象并改变它的值

def YOLO_loss_function(y_true, y_pred):
    cost = np.subtract(np.multiply(-y_true, 
                                  (K.log(y_pred + tf.keras.backend.epsilon()))),
                np.multiply((1 - y_true),
                            (K.log(1 - y_pred + tf.keras.backend.epsilon()))))
    for b in range(num_bboxes):
        cost[:, :, bbox_size*b:bbox_size*(b + 1)] *= y_true[:, :, bbox_size*b:(bbox_size*b + 1)]

    return K.sum(cost, axis=-1)

return YOLO_loss_function

def YOLO_loss_function_shell（类路径、输出形状）： 以开放式（类路径，“r”）作为拱门： classes=list（映射（lambda行：row.strip（“\n”）.strip（“\r”）， f_arch.readlines（）） classes=list（筛选器（lambda行：行！=“”而非行。startswith（“#”）为类）） num_classes=len（类） bbox\u大小=（5+个类） num\u bboxes=int（输出\u形状[2]/bbox\u大小）

def YOLO_loss_function(y_true, y_pred):
    cost = np.subtract(np.multiply(-y_true, 
                                  (K.log(y_pred + tf.keras.backend.epsilon()))),
                np.multiply((1 - y_true),
                            (K.log(1 - y_pred + tf.keras.backend.epsilon()))))
    for b in range(num_bboxes):
        cost[:, :, bbox_size*b:bbox_size*(b + 1)] *= y_true[:, :, bbox_size*b:(bbox_size*b + 1)]

    return K.sum(cost, axis=-1)

return YOLO_loss_function

它一直在告诉我 TypeError:“Tensor”对象不支持项分配

def YOLO_loss_function(y_true, y_pred):
    cost = np.subtract(np.multiply(-y_true, 
                                  (K.log(y_pred + tf.keras.backend.epsilon()))),
                np.multiply((1 - y_true),
                            (K.log(1 - y_pred + tf.keras.backend.epsilon()))))
    for b in range(num_bboxes):
        cost[:, :, bbox_size*b:bbox_size*(b + 1)] *= y_true[:, :, bbox_size*b:(bbox_size*b + 1)]

    return K.sum(cost, axis=-1)

return YOLO_loss_function