我有一个自定义的损失函数，我想把值从基于一位热码的编码改为特定范围内的值，以计算IOU。
这段代码的一部分是看在Tensor中哪里有1，否则就有0。为此，我使用tf.where返回位置。我有一个形状为[batch_size，S1，S2，12]的向量，我只关心最后一个维度，这就是为什么我使用tf. where的[...，2]。
我的预测经常是全零，因为我的背景事件中没有任何值，而且我的网络会时不时地预测一个全零向量，这意味着tf.where会返回一个空Tensor，这就是为什么我想用K.switch来检查Tensor是否是空的，因为如果是的话，我想返回零。
现在的问题是，K.switch希望then else选项的shape具有相同的shape，但我需要输出具有shape [batch_size，S1，S2，1]。我尝试了不同的方法，但我无法使其工作。我需要得到shape [batch_size，S1，S2，1]的零值，或者我需要where_box1来使[batch_size，S1，S2，1]具有浮点数。
当where_box1_temp为空时，K.switch返回一个空的零向量，这不是我想要的。当我使用tf.zeros（[batch_size，S1，S2，1]）时，它会抱怨当where_box1_temp为空时，条件的形状不同....

where_box1_temp = tf.where(y_pred[...,C+1:C+13])[...,2]

where_box1 = K.switch(tf.equal(tf.size(where_box1_temp),0) , 
                          tf.zeros_like(where_box1_temp) , where_box1_temp)