在Keras神经网络中应用scipy stats函数作为层

Question

我想在Keras神经网络中应用一个scipy stats函数作为层，如下所示:

from scipy import stats
class BoxCox(layers.Layer):
def call(self, inputs):
return stats.boxcox(inputs)
# part of usage in model
x1 = layers.Dense(81)(x)
x1 = BoxCox()(x1)
x1 = layers.Dropout(0.25)(x1)

stats库函数存在不接受张量的问题。例如，错误消息是

NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (activation_12/IdentityN:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported

有什么方法可以让我在神经网络中运行这样一个函数层吗?

非常感谢帮助。谢谢!

Answer 1

图层必须支持梯度的反向传播。只有tensorflow函数支持它。你不能使用其他功能