Как конвертировать Тензор с помощью tf.keras.backend.eval?

Question

Я пытаюсь создать функцию custom_accuracy для включения во время model.compile, чтобы я мог отслеживать свои пользовательские метрики в EarlyStopping, ModelCheckpoint и ReduceLROnPlateau.

Затем я обнаружил, что Keras вызывает мою функцию custom_accuracy с помощью Tensors, а не Numpy Arrays. Я попытался преобразовать их в Numpy, используя tf.keras.backend.eval.

Однако я получаю сообщение об ошибке:

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'dense_3_target' with dtype float and shape [?,?] [[{{node dense_3_target}}]]

Кажется, eval принимает только один параметр x (Tensor для преобразования). Как мне создать заполнитель и кормить его? Буду признателен за любые рекомендации!

Вот код тестирования.

from tensorflow.keras import backend as K
def custom_accuracy(y_true, y_pred):
    y_true_np = K.eval(y_true)
    y_pred_np = K.eval(y_pred)