问题1、自定义loss function，y_true shape多一个维度

def nce_loss(y_true, y_pred):
  y_true = tf.reshape(y_true, [-1])
  y_true = tf.linalg.diag(y_true)
  ret = tf.keras.metrics.categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False)
  ret = tf.reduce_mean(ret)
  return ret

问题分析：

如上面代码所示，tf.keras相关API，在自定义loss function时，执行model.fit方法时报错，大致意思：计算tf.keras.metrics.categorical_crossentropy时输入数据的shape不符合预期，y_true的shape是[None, 1, 1]；经过手动debug，发现y_true的shape变成了[None,1]，正常应该是[None,]。查了一些资料发现，出现这个问题的原因是，y_true的shape默认是与y_pred一致的，并且无法单独指定，导致在经过tf.linalg.diag函数时shape变成了[None, 1, 1]。

解决方案

添加代码y_true = tf.reshape(y_true, [-1])，强致将shape 转成一维。