获取自定义tensorflow keras度量中的批量大小

我想制作一个自定义度量，如中所示

我的代码如下所示

class IOU(tf.keras.metrics.Metric):
def __init__(self, name='iou_part', **kwargs):
    super(IOU, self).__init__(name=name, **kwargs)
    self.iou = self.add_weight(name='iou_part', initializer='zeros')

    self.template_width = 115
    self.template_height = 75

    self.frame_width = 1280
    self.frame_height = 720

    self.corners = tf.constant([[-0.5, 0.1], [-0.5, 0.5], [0.5, 0.5], [0.5, 0.1]], dtype=tf.float32)

    self.epsilon = 1e-6

def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None):
    batch_size = y_true.shape[0]
    fake_frame = tf.ones((batch_size, 1, self.frame_height, self.frame_width))
    fake_template = tf.ones((batch_size, 1, self.template_height, self.template_width))

    target = get_perspective_transform(self.corners, tf.reshape(y_true, (-1, 2, 4)))
    output = get_perspective_transform(self.corners, tf.reshape(y_pred, (-1, 2, 4)))

## Compute IOU

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但是，这会产生错误“TypeError:Expected int32，Get None of type'NoneType”。这是因为在执行model.compile（..）时，y_true为（None，4，2）。将批量大小放入度量的正确方法是什么？

使用

tf.shape（y\u-true）[0]

而不是

y\u-true.shape[0]

@Susmit-Agrawal-yes有效。你能说一下为什么它有效，为什么y_为真。形状[0]不起作用吗？tf.shape（）返回跨步切片：0，而y_true.shape[0]返回非类型。