我之前训练过自动编码器模型，并保存了解码器模型。接下来，我训练了一个标记为“ netA”的新模型，我想在自定义损失函数中使用解码器模型。并尝试过，但出现错误，其中有我的代码和错误信息：
def custom_loss(y_true,y_pred):
a = decoder(y_pred)
b = decoder(y_true)
c = K.mean(K.square(a-b))
return c
input_feature = 409
output_feature = 256
model = Sequential()
model.add(Dense(256, activation = 'relu',input_shape=(input_feature,)))
model.add(Dense(128, activation = 'relu'))
model.add(Dense(64))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(128,activation='relu'))
model.add(Dense(output_feature,activation='sigmoid'))
model.summary()
model.compile(optimizer = Adam(lr = 1e-4),loss=custom_loss, metrics = ['mse'])
history = model.fit(x_train_pca_scale, y_train_scale_coding, epochs = 200, batch_size = 32, verbose= 2,validation_data = (x_test_pca_scale, y_test_scale_coding))
错误是：
AssertionError Traceback（最近一次通话） 在 23 24 model.summary（） ---> 25 model.compile（optimizer = Adam（lr = 1e-4），loss = custom_loss，metrics = ['mse']） 26 #checkpointer = ModelCheckpoint（文件路径='/ home / lidan / 3DFacePrediction / gene.face.autoencoder / gene.face.min.val_loss.hd5'，monitor ='val_loss'，verbose = 1，mode ='min'，save_best_only =真的） 27
〜/ software / anaconda3 / lib / python3.7 / site-packages / keras / backend / tensorflow_backend.py 在symbolic_fn_wrapper（* args，** kwargs）中 73如果_SYMBOLIC_SCOPE.value： 74与get_graph（）。as_default（）： ---> 75 return func（* args，** kwargs） 其他76个： 77 return func（* args，** kwargs）
〜/ software / anaconda3 / lib / python3.7 / site-packages / keras / engine / training.py 在编译中（自我，优化器，损失，指标，loss_weights， sample_weight_mode，weighted_metrics，target_tensors，** kwargs） 第227节 228＃层损失。 -> 229 self.total_loss = self._prepare_total_loss（掩码） 230 231＃用于训练，测试和预测的功能
〜/ software / anaconda3 / lib / python3.7 / site-packages / keras / engine / training.py 在_prepare_total_loss中（自我，面具） 690 第691章 -> 692 y_true，y_pred，sample_weight = sample_weight） 693 第694章没钱了
〜/ software / anaconda3 / lib / python3.7 / site-packages / keras / losses.py在 致电（自我，y_true，y_pred，sample_weight） 69 scope_name ='lambda'如果self.name ==''else self.name 70与K.name_scope（scope_name）： ---> 71损失= self.call（y_true，y_pred） 72 return loss_utils.compute_weighted_loss（ 73个损失，sample_weight，reduction = self.reduction）
〜/ software / anaconda3 / lib / python3.7 / site-packages / keras / losses.py在 通话（self，y_true，y_pred） 每个样品130损失值。 131“”“ -> 132返回self.fn（y_true，y_pred，** self._fn_kwargs） 133 134 def get_config（）：
custom_loss中的（y_true，y_pred） 3 def custom_loss（y_true，y_pred）： 4 a =解码器（y_pred） ----> 5 b =解码器（y_true） 6 c = K.mean（K.square（a-b）） 7返回c
〜/ software / anaconda3 / lib / python3.7 / site-packages / keras / backend / tensorflow_backend.py 在symbolic_fn_wrapper（* args，** kwargs）中 73如果_SYMBOLIC_SCOPE.value： 74与get_graph（）。as_default（）： ---> 75 return func（* args，** kwargs） 其他76个： 77 return func（* args，** kwargs）
〜/ software / anaconda3 / lib / python3.7 / site-packages / keras / engine / base_layer.py 在通话中（自己，输入内容，**） 487＃实际调用该图层， 488＃收集输出，蒙版和形状。 -> 489输出= self.call（输入，** kwargs） （490）第490章 491
〜/ software / anaconda3 / lib / python3.7 / site-packages / keras / engine / network.py 通话中（自己，输入，掩码） 581返回self._output_tensor_cache [cache_key] 第582章 -> 583个output_tensors，_，_ = self.run_internal_graph（输入，掩码） 584返回output_tensors 585
〜/ software / anaconda3 / lib / python3.7 / site-packages / keras / engine / network.py 在run_internal_graph中（自己，输入，掩码） 第796章 797 [x._keras_shape for x in compute_tensors]） -> 798个形状= to_list（layer.compute_output_shape（input_shapes）） 第799章 800 [x._uses_learning_phase for x in compute_tensor]]
〜/ software / anaconda3 / lib / python3.7 / site-packages / keras / layers / core.py 在compute_output_shape（自己，input_shape）中 第915章 916断言input_shape和len（input_shape）> = 2 -> 917断言input_shape [-1] 第918章 919 output_shape [-1] = self.units
AssertionError：
我对错误信息感到困惑，因为解码器模型在y_pred中运行良好，而在y_true中失败。
有人可以帮我解决这个问题，还是只给我另一种方法将保存的解码器模型放入损失函数中？非常感谢你！