我试图通过使用中间层的表示来实现一个损失函数。据我所知，Keras后端的自定义损失函数只能接受两个输入参数（y_true和y_pred）。我如何定义一个使用@tf.function的损失函数，并将其用于通过Keras定义的模型？任何帮助将不胜感激。

回答：

这是一个简单的解决方案，用于向损失函数传递额外的变量。在我们的例子中，我们传递了某一层的隐藏输出（x1）。这个输出可以在损失函数内部用于某些操作（我做了一个虚拟操作）

def mse(y_true, y_pred, hidden):    error = y_true-y_pred    return K.mean(K.square(error)) + K.mean(hidden)X = np.random.uniform(0,1, (1000,10))y = np.random.uniform(0,1, 1000)inp = Input((10,))true = Input((1,))x1 = Dense(32, activation='relu')(inp)x2 = Dense(16, activation='relu')(x1)out = Dense(1)(x2)m = Model([inp,true], out)m.add_loss( mse( true, out, x1 ) )m.compile(loss=None, optimizer='adam')m.fit(x=[X, y], y=None, epochs=3)## final fitted model to compute predictionsfinal_m = Model(inp, out)