我正在尝试在Keras模型中使用一个Tensorflow Op。我以前曾尝试用Lambda层包装它，但我相信这会禁用该层的反向传播。
更具体地说，我试图在Keras模型中使用此处的层，而不将其移植到Keras层（我希望稍后再部署到tensorflow）。我可以以共享库的形式编译这些层，并将它们加载到python中。这给了我tensorflow操作，而且我不知道如何在Keras模型中将其结合起来。
Keras MNIST模型的一个简单示例（正是其中一个Conv2D层被一个tf.nn.conv2d op代替）正是我在寻找的东西。
我看过本教程，但它似乎与我要寻找的相反。似乎将Keras层插入张量流图中。我正在寻找完全相反的方法。
最好的问候，汉斯
大约两个星期过去了，看来我现在可以回答自己的问题了。
如果使用此装饰器注册渐变，似乎tensorflow可以查找渐变。在撰写本文时，此功能在C ++中尚不可用，而这正是我一直在寻找的功能。一种解决方法是在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。如果将这些具有相应梯度的函数注册到张量流，则反向传播将“自动”发生。
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