注意： Layers 输入的张量也不能包含切片！ Layers 输入的张量也不能包含切片！Layers 输入的张量也不能包含切片！
今天撸代码时：
错误是这样的：AttributeError: 'Tensor' object has no attribute '_keras_history'
百度告你： 用keras.Layers.Lambda()
这种方法是没错的，然后看自己写的代码，没问题啊，自己就是这么写的啊？？？各种找错。下面分享一下个人调试定位错误经验，教大家使用 Lambda后报错继续定位错误。
一般报错误是 keras 这里的代码：
File "/home/wang/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/topology.py", line 1675, in build_map_of_graph
layer, node_index, tensor_index = tensor._keras_history
找到这个代码，将这个tensor打印出来，看它的说明以及shape，大概就知道是什么错了。
比如我这里：
Tensor("strided_slice:0", shape=(?, 70, 14, 14), dtype=float32)
这么一看，我就知道是张量切片错误，结合它的形状，我定位到如下代码：
f0 = KL.Lambda(lambda p: tf.multiply(p[0], tf.expand_dims(p[1], axis=-1)), name="score_get_f0")([y, binary_region[..., 0]])
emmm！ 原来在搭建网络时，括号里传入的张量也不能用索引，必须放到Lambda处理，改成以下代码：
f0 = KL.Lambda(lambda p: tf.multiply(p[0], tf.expand_dims(p[1][..., 0], axis=-1)), name="score_get_f0")([y, binary_region])
