Keras模型中的Tensorflow操作

Question

我正在嘗試在Keras模型中使用tensorflow操作。 我之前嘗試用Lambda圖層包裝它，但我相信這會禁用該圖層的反向傳播。

更具體地說，我試圖在Keras模型中使用這里的層，而不是將它移植到Keras層（我希望稍后部署到tensorflow）。 我可以在共享庫表單中編譯這些層並將它們加載到python中。 這給了我tensorflow操作，我不知道如何在Keras模型中組合它。

Keras MNIST模型的一個簡單示例，例如，一個Conv2D層被tf.nn.conv2d op替換，正是我正在尋找的。

我已經看過這個教程，但它似乎與我正在尋找的相反。 它似乎將Keras層插入到張量流圖中。 我正在尋找相反的事情。

最好的問候，漢斯

Answer 1

大約兩個星期過去了，我現在似乎能夠回答我自己的問題了。

看起來像tensorflow可以查找漸變，如果你使用這個裝飾器注冊它們。 在編寫時，C ++中尚未提供此功能，這正是我所尋求的。 解決方法是在C ++中定義一個普通的op，並使用提到的裝飾器將其包裝在python方法中。 如果具有相應梯度的這些函數用張量流注冊，則反向傳播將“自動地”發生。