Python TF v2属性错误：'；张量'；对象没有属性'；numpy'；内损失函数

我得到的错误是AttributeError:“Tensor”对象在尝试将tf Tensor更改为numpy数组，然后再更改回Tensor时没有属性“numpy”。给出错误的代码如下

network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512,activation='relu'))
network.add(layers.Dense(10,activation='linear'))

def root_mean_squared_error(y_true, y_pred):
        y_pred = y_pred.numpy()
        y_pred = tf.convert_to_tensor(y_pred)
        return K.sqrt(K.mean(K.square(y_pred - y_true)))

network.compile(optimizer='rmsprop',
                loss=root_mean_squared_error,
                metrics=['accuracy'])

network.fit(train_images,cat_train_labels,epochs=5,batch_size=28)

在这里，我只是想让这个基本实现正常工作，因为我在使用.numpy（）时遇到了一些问题

似乎没有启用“渴望执行”，但根据我的尝试，我无法启用它

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非常感谢您的帮助。

欢迎使用SO！您能否制作一个最小的可复制示例，请参见：