Я пытаюсь реализовать собственный регуляризатор активности Keras с набором довольно специфических операций, включая, но не ограничиваясь этим, PCA на выходах.Регуляризующий код работает отдельно и написан на Numpy и sklearn.Пытаясь реализовать тот же код, что и пользовательский регуляризатор Keras, я столкнулся с многочисленными проблемами, связанными с тем, что Tensors не вычисляются;из другой информации, которую мне удалось собрать, у меня сложилось впечатление, что регуляризирующая функция компилирует во время определения модели.
- Означает ли это, что я не могу привести Tensors кМассивы Numpy, затем использовать операции Numpy в регуляризаторе?
- Правильно ли, что все значения, указанные в моем регуляризаторе, должны быть либо предварительно вычислены, либо Tensors?
- Что именно я могу использовать в регуляризаторе?Могу ли я, например, использовать индексную переменную, рассчитанную на полученных данных, как предложено здесь (уменьшить реализацию)?