试图给我的tensorflow mod添加额外的损失

Question

我想在我的tf模型中添加一个正则化损失，从而惩罚输入和中间表示之间的SSIM。我的代码在tensorflow 1.13.1中运行良好，但我今天升级到1.15，它不再工作

Tensorflow说我必须使用占位符。但是在哪里

我构建模型，然后添加我的损失：

class MS_SSIM:
    # Input must be in range [0, max_value]

    def __init__(self, max_value=1.0):
        self.__name__ = 'MS_SSIM_Objective'
        self.max_value = max_value

    def __int_shape(self, x):
        return tf.keras.backend.int_shape(x) if self.backend == 'tensorflow' else tf.keras.backend.shape(x)

    def __call__(self, y_true, y_pred):
        ms_ssim_val = tf.image.ssim_multiscale(y_true, y_pred, self.max_value)
        return tf.keras.backend.mean(1.0 - ms_ssim_val)

loss = losses.MS_SSIM()  
reconstructionLoss = 1e-6*loss(reconstruction.inputs[0], reconstruction.outputs[0])
model.add_loss(reconstructionLoss)  # This is the line where it errors when using tf 1.14 and 1.5 but not 1.13.

我不知道在这里该怎么办。有什么想法吗