Tensorflow 使用自定义损失函数时，我会遇到以下错误：'；张量'；对象没有属性'_numpy'；

我试图为我的CNN创建一个自定义损失函数，但是当我编译模型时，我得到了一个错误：“Tensor”对象没有属性“\u numpy”。 我不知道怎么修理它。有人能帮我吗

def custom_loss(y_true, y_pred):
  y_pred = tf.keras.backend.get_value(y_pred)
  y_true = tf.keras.backend.get_value(y_true)
  errors = []
  for x in range(0,y_pred.shape[0]):
    error = 0
    true_range = np.argmax(y_true[x])
    for i in range(0, y_pred[x].shape[0]):
      error = error + ((i-true_range)**2)*y_pred[x][i]
    errors.append(error)
  return tf.convert_to_tensor(np.array(errors))

model.compile(loss = custom_loss, metrics=['accuracy'], optimizer=keras.optimizers.Adam())

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在程序开始时添加

tf.enable_eager_execution（）

。这将增加对numpy的支持

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添加

tf。在程序开始时启用\u eager\u execution（）

。这将增加对numpy的支持

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非常感谢。我用：

model.run\u急切地=True

来修复它。但是现在当调用

model.fit（…）

时，我有一个新的错误

没有为任何变量提供梯度

非常感谢。我用：

model.run\u急切地=True

来修复它。但是现在当调用

model.fit（…）

时，我有一个新的错误

没有为任何变量提供梯度