我正在使用 keras 构建 NN。我需要制作自定义评估功能（我做了但不完全）。
以下是部分代码：
from keras import backend as K
...
def customized_loss(y_true, y_pred):
loss = K.square(y_true - y_pred)
return K.sum(loss)
...
model.compile(loss=customized_loss, optimizer='adam')
这部分工作得很好，但这并不是我真正需要的。
我希望能够返回，例如0.123
目前，返回的K.sum(loss)只是一个值（包装在某个张量中）。
不管你把它写下来0.123或[0.123]或[[0.123]]或...
所以问题是如何将浮点数转换为张量，这将在这个自定义损失函数中作为响应被接受？
例如return K.new_tensor(0.123)
（也仅供参考，我使用 tensorflow 作为后端）
编辑：
我刚刚意识到我的想法在概念上毫无意义。我想应用损失（数量）而不提供有关损失函数是什么（即它的导数是什么）的任何信息，这对于反向传播至关重要，因此它可以知道如何更新权重。