Keras自定义丢失函数（无法更新y_pred）

Question

我有这种损失功能：

def bingo_loss(y_true, y_pred):
    one = tf.ones([10])
    y2 = tf.subtract(one, y_pred)
    _, indices = tf.nn.top_k(y_pred, k = 3)
    loss = tf.scatter_update(y_pred, indices, y2)
    return loss

输出有10个节点。

损失选择前3个最大输出，其索引存储在indices。

对于前3个值，损失为（1 - y_pred）。

否则，损失是（y_pred）。

这是通过scatter_update实现的。

但我有一个模糊的错误：

File "Keras-NN-training2.py", line 104, in bingo_loss
loss = tf.scatter_update(y_pred, indices, y2)
File ".....state_ops.py", line 352, in scatter_update
ref.handle, indices, ops.convert_to_tensor(updates, ref.dtype),
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'handle'

我的朋友在另一台机器上跑步说他得到了

TypeError: 'ScatterUpdate' Op requires that input 'ref' be a mutable tensor (e.g.: a tf.Variable)

我已经放弃了这种方法 - 我宁愿编写一个新的层来实现我所需要的，而不仅仅是非常严格的损失函数。但知道解决这个问题的方法真好。谢谢！