我正在尝试在Keras模型中使用tensorflow操作 . 我之前尝试用Lambda图层包装它，但我相信这会禁用该图层的反向传播 .
更具体地说，我正在尝试使用Keras模型中的here层，而不将其移植到Keras层（我希望稍后部署到tensorflow） . 我可以在共享库表单中编译这些层并将它们加载到python中 . 这给了我tensorflow操作，我不知道如何在Keras模型中组合它 .
Keras MNIST模型的一个简单示例，例如，一个Conv2D层被tf.nn.conv2d op替换，正是我正在寻找的 .
我已经看过this教程，但它似乎与我正在寻找的相反 . 它似乎将Keras层插入到张量流图中 . 我正在寻找相反的事情 .
最好的问候，汉斯
1 回答
大约两个星期过去了，我现在似乎能够回答我自己的问题了 .
看起来像tensorflow可以查找渐变，如果你使用this装饰器注册它们 . 在编写时，这个功能在C中尚未提供，这正是我所寻求的 . 解决方法是在C中定义一个普通的op，并使用提到的装饰器将其包装在python方法中 . 如果具有相应梯度的这些函数用张量流注册，则反向传播将发生'automagically' .