具有内部预测的自定义Keras损失函数

Question

我正在使用Keras创建一个混淆神经网络，这会在被送入经过训练的分类神经网络之前扭曲图像。为此，我需要根据分类网络生成的值产生损失。

我创建了一个损失函数，将失真图像作为y_pred，并将分类标记为y_true。

class_model = load_model(model_path)

def classfication_error(self, y_true, y_pred):
    y_pred = class_model.predict(y_pred)
    return keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

编译模型时，由于y_pred = (?, 32, 32, 3)

的形状，我收到以下错误

ValueError: When feeding symbolic tensors to a model, we expect thetensors to have a static batch size. Got tensor with shape: (None, 32, 32, 3)

在损失函数内完成预测的另一种方法是什么，以避免错误？