Estou implementando uma função de perda personalizada no keras. A saída do modelo é uma camada softmax de 10 dimensões. Para calcular a perda: primeiro preciso encontrar o índice de y disparando 1 e depois subtrair esse valor com valor verdadeiro. Estou fazendo o seguinte:

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)

mas fornece o erro "raise ValueError (" Nenhum valor não é suportado. ")) ValueError: nenhum valor não é suportado." Qual é o problema aqui?