Keras上的自定义损失函数给出了一个奇怪的错误：__call__()缺少1个必需的位置参数：'y_true‘

Keras是一个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。自定义损失函数是在Keras中为了满足特定需求而创建的一种方式。然而，当在使用自定义损失函数时遇到错误"call()缺少1个必需的位置参数：'y_true'"时，可能是由于以下原因导致的：

1. 参数传递错误：自定义损失函数在调用时需要传递两个参数，分别是预测值（y_pred）和真实值（y_true）。请确保在调用自定义损失函数时正确传递了这两个参数。
2. 参数顺序错误：自定义损失函数的参数顺序应该与Keras内置损失函数的参数顺序相同，即先预测值（y_pred），后真实值（y_true）。请检查自定义损失函数的参数顺序是否正确。
3. 自定义损失函数定义错误：请确保自定义损失函数的定义正确，包括函数名、参数名和参数顺序。可以参考Keras官方文档中有关自定义损失函数的示例和规范。
4. 数据类型不匹配：自定义损失函数可能对输入数据类型有要求，例如要求输入为浮点数类型。请确保输入的预测值和真实值的数据类型与自定义损失函数的要求相匹配。
5. 其他错误：如果以上步骤都没有解决问题，可能是由于其他原因导致的错误。可以尝试查看完整的错误信息和堆栈跟踪，以便更好地定位问题所在。

总结起来，当在Keras上使用自定义损失函数时遇到"call()缺少1个必需的位置参数：'y_true'"错误时，需要检查参数传递、参数顺序、自定义损失函数定义、数据类型等方面的问题，并逐步排查解决。如果问题仍然存在，可以尝试搜索相关文档、论坛或向Keras社区寻求帮助。