Python 如何调用一个经过训练的NN来训练TensorFlow中的另一个NN？

我已经训练了一个

NN

，让我们称它为F。现在我想训练另一个

NN

，让我们用下面的损失函数称它为G：

|F（G（x））-y |

。我需要定义一个损失函数来计算范数。问题是，当我定义范数时，输入对象必须是

TensorFlow

类型，为了计算我的F（使用model.predict函数），我需要给它

numpy

类型输入

我试过使用

.eval（）

函数将输入从TF类型传递到

numpy

类型，但没有得到任何结果。我读到我需要定义一个会话，但我不知道我是否做得正确

我在定义损失函数的地方发布代码

谢谢

导入tensorflow作为tf
将keras.backend.tensorflow\u后端导入为K
从keras.models导入负载_模型
def丢失功能（x_真，x_pred）：
sess=tf.Session（）
sess.run（x_pred）
#从TF型变为numpy型
x_pred2=x_pred.eval（会话=sess）
#评估模型
模型=负载模型（.h5的模型）
y_pred=模型预测（x_pred）
#从numpy类型更改为TF
y_pred2=tf。将_转换为_张量（y_pred，dtype='float32'）
损失=K.平均值（K.平方（y_pred2-x_真））
回波损耗