我正在尝试逐个遍历批次来计算平均交并比，但fit函数显示如下错误：
错误：某个操作的梯度为
None。请确保您的所有操作都有定义的梯度（即可微分）。常见的没有梯度的操作包括：K.argmax, K.round, K.eval.
我对Keras是新手，请帮助我
#y_true shape: (None, 4)import keras.backend as Kdef iou(y_true, y_pred): # 确定交集矩形的(x, y)坐标 iou = 0 for i in range(K.int_shape(y_pred)[0]): boxA = y_pred[i] boxB = y_true[i] xA = K.max(boxA[0], boxB[0]) yA = K.max(boxA[2], boxB[2]) xB = K.min(boxA[1], boxB[1]) yB = K.min(boxA[3], boxB[3]) interArea = K.max(0, xB - xA + 1) * K.max(0, yB - yA + 1) boxAArea = (boxA[1] - boxA[0] + 1) * (boxA[3] - boxA[2] + 1) boxBArea = (boxB[1] - boxB[0] + 1) * (boxB[3] - boxB[2] + 1) iou += interArea / float(boxAArea + boxBArea - interArea) #平均值 mean = iou/K.int_shape(y_pred)[0] return 1-meanmodel.compile(optimizer='adam', loss=iou, metrics=['accuracy'])model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size = 50)我的模型使用均方误差作为损失函数时运行正常。模型如下：
input_shape = (180, 240, 3)model = Sequential([ Conv2D(32, (3, 3), input_shape=input_shape, padding='same',activation='relu'), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)), BatchNormalization(), Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)), BatchNormalization(), Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same',), Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same',), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)), Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same',), MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)), BatchNormalization(), Flatten(), Dense(4096, activation='relu'), Dense(4096, activation='relu'), Dense(4, activation='relu')])回答：
这意味着自定义损失函数中的所有操作都应该是可微分的，否则优化过程无法执行。为此，您需要逐一检查代码中哪个操作是问题所在，并将其替换为Keras可微分的后端类似物或寻找其他替代方案。
考虑到提供的代码片段，可能有几种建议可以使其工作：
- for循环应向量化
- 由于您使用max(0, …)来获取交集面积，可能会出现常数为0的情况而无法获得梯度，因此请检查是否卡在这里
- 对于平均值计算，有一个现成的Keras后端函数K.mean
- 为了改进优化，绑定值范围（例如，(0,1)范围）是一个好习惯
