Ошибка при использовании tf.image.per_image_standardization с keras api в tenorflow 2.0

Question

Я использую keras api для построения модели в tenorflow 2.0.Тем не менее, я хотел бы нормализовать свой вклад.Поэтому я хочу использовать tf.image.per_image_standardization.Вот мой код:

inputs = k.Input(shape=(130, 267, 3))
inputs_normalized = tf.image.per_image_standardization(inputs)

layer = inputs_normalized

layer = k.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(layer)
layer = k.layers.MaxPooling2D(2, 2)(layer)
layer = k.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(layer)
layer = k.layers.MaxPooling2D(2, 2)(layer)
layer = k.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(layer)
layer = k.layers.MaxPooling2D(2, 2)(layer)
layer = k.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(layer)

layer = k.layers.Flatten()(layer)
layer = k.layers.Dense(64, activation='relu')
outputs = k.layers.Dense(5, activation='softmax')

model = k.Model(inputs=inputs, outputs=outputs, name="custom model")

Однако я получил следующую ошибку:

OperatorNotAllowedInGraphError: using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed in Graph execution. Use Eager execution or decorate this function with @tf.function.

Поэтому я хотел бы знать, почему я не могу использовать tf.image.per_image_standardization(inputs).

Любая помощь очень ценится!