“我已经使用TensorFlow 1.2编写了Dispnet的整个网络框架，现在我想尝试TensorFlow 2.10的网络框架。所以我基于2.12的API编写了以下模型

导入tensorflow作为tf
从tensorflow导入keras
layer = tf.keras.layers
conv1 = layer.Conv2D（filters=64，kernel_size=（7，7），strides=（1，1），padding=“padding”，activation=“relu，name=“conv1”）（input）
max_pool1 = layer.MaxPool2D（pool_size=（2，2），strides=（2，2），padding=“padding”，name=“max_pool1”）（conv1）
......
层层
......
cat1 = tf.keras.layers.Concatenate（axis=3）（[upconv1，max_pool1]）iconv1 = layer.Conv2D（filters=32，kernel_size=（3，3），strides=（1，1），padding=“padding”，activation=“relu”，name=“iconv1”）（cat1）
model = keras.Model（inputs=input，outputs=iconv1，name=“Dispnet_Simple”）model.compile（optimizer='adam'，loss=tf.keras.losses.MeanSquaredError，metrics=“accuracy”]）output = []
model.fit（x=合并_image，y=输出，batch_size=BATCH_SIZE，epochs=2）
errors：Traceback（most recent call last）：“C：\Users\SUPERJ~1\AppData\Local\Temp_autograph_generated_filedo1_ym8c.py”，line 15，in tf__train_function retval = ag__.converted_call（ag__.ld（step_function），（ag__.ld（self），ag__.ld（iterator）），None，fscope）ValueError：用户代码：

File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1160, in train_function  *
    return step_function(self, iterator)
File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1146, in step_function  **
    outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,))
File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1135, in run_step  **
    outputs = model.train_step(data)
File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 995, in train_step
    self._validate_target_and_loss(y, loss)
File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 959, in _validate_target_and_loss
    raise ValueError(

ValueError：未发现丢失。您可能忘记在compile()方法中提供loss参数。

祈求伟大的神保存孩子！！！！！
我改变了模型的损失参数。compile（）无数次。我真的不写了！！！