Estoy implementando una función de pérdida personalizada en keras. La salida del modelo es una capa softmax de 10 dimensiones. Para calcular la pérdida: primero necesito encontrar el índice de y disparando 1 y luego restar ese valor con el valor verdadero. Estoy haciendo lo siguiente:

from keras import backend as K

def diff_loss(y_true,y_pred):

    # find the indices of neuron firing 1
    true_ind=K.tf.argmax(y_true,axis=0)
    pred_ind=K.tf.argmax(y_pred,axis=0)

    # cast it to float32
    x=K.tf.cast(true_ind,K.tf.float32)
    y=K.tf.cast(pred_ind,K.tf.float32)

    return K.abs(x-y)

pero da el error "raise ValueError (" Ninguno de los valores no es compatible ") ValueError: Ninguno de los valores no es compatible". ¿Cuál es el problema aquí?