我为我的模型定义了一个自定义损失函数。

def get_loss(y_hat, y):loss = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(y_hat,y)  # 交叉熵（但不是逻辑回归）y_hat = tf.math.sigmoid(y_hat)tp = tf.math.reduce_sum(tf.multiply(y_hat, y),[1,2])fn = tf.math.reduce_sum((y - tf.multiply(y_hat, y)),[1,2])fp = tf.math.reduce_sum((y_hat -tf.multiply(y_hat,y)),[1,2])loss = loss - ((2 * tp) / tf.math.reduce_sum((2 * tp + fp + fn + 1e-10)))  # f分数return loss

当我将模型拟合到训练数据时，我得到了以下错误：

TypeError: Expected float32, got <tensorflow.python.keras.losses.BinaryCrossentropy object at 0x7feca46d0d30> of type 'BinaryCrossentropy' instead.

我该如何修复这个问题？ 我已经尝试使用：

loss=tf.int32(tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(y_hat,y)

但这会产生另一个错误，似乎不是我需要的解决方案

回答：

你需要调用已实例化的对象，而不是将输入作为参数传递。因此：

loss = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()(y_hat,y)

注意额外的一组括号。或者，像这样做：

loss = tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_hat, y)