def mcp_loss(f_new): """ 计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值 """ batch_size = 64 num_timesteps = 6 num_features = 15 delta_p = tf.random.uniform(shape=(batch_size, num_timesteps, num_features), minval=0, maxval=1) p = inputs[:, :, -15:] p_new = p + delta_p newinputs = np.concatenate([train_ds[:, :, 0], p_new], axis=-1) f = ssmodel.predict(train_ds) f_new = ssmodel.predict(newinputs) # 预测 f_new delta_f = f - f_new relu = tf.nn.relu(delta_f) return tf.reduce_mean(tf.square(relu)) def combined_loss(y_true, y_pred): """ 组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数 """ def loss(y_true,y_pred): return alpha* mean_squared_error(y_true, y_pred) + (1-alpha) * mcp_loss() return loss将这段代码修改为keras的自定义损失函数的正确形式

可以将上述代码修改为 Keras 的自定义损失函数的正确形式，如下所示：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.losses import mean_squared_error

def mcp_loss(y_true, y_pred):
    """
    计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值
    """
    delta_p = tf.random.uniform(shape=(batch_size, num_timesteps, num_features), minval=0, maxval=1)
    p = y_true[:, :, -15:]
    p_new = p + delta_p
    newinputs = tf.concat([y_true[:, :, 0], p_new], axis=-1)
    f = ssmodel.predict(y_true)
    f_new = ssmodel.predict(newinputs)  # 预测 f_new
    delta_f = f - f_new
    relu = tf.nn.relu(delta_f)
    return tf.reduce_mean(tf.square(relu))

def combined_loss(y_true, y_pred):
    """
    组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数
    """
    alpha = 0.5  # 可以根据需要进行调整
    mse_loss = mean_squared_error(y_true, y_pred)
    mcp_loss_val = mcp_loss(y_true, y_pred)
    return alpha * mse_loss + (1 - alpha) * mcp_loss_val

在上述代码中，`mcp_loss` 函数和 `combined_loss` 函数都采用了 Keras 的标准输入格式：`y_true` 和 `y_pred`，分别表示真实值和预测值。在 `mcp_loss` 函数中，我们使用 `tf.random.uniform` 函数生成一个与 `y_true` 相同形状的随机张量 `delta_p`，并使用它来计算新的输入 `newinputs` 和相应的预测值 `f_new`。然后，我们计算 `delta_f` 和 ReLU 函数，并将其平方并取平均值作为单调性约束损失函数的值。在 `combined_loss` 函数中，我们将 MSE 损失函数和单调性约束损失函数的值组合在一起，并返回它们的加权平均值作为最终的损失函数值。

请注意，上述代码可能需要根据您的具体情况进行适当修改，例如调整 `alpha` 或修改输入和输出的形状。