Python 如何在不使用后端函数的情况下在keras中编写自定义函数？

我想获得keras层的输出，它是图像的张量，将其转换为numpy数组，并在其上应用自定义函数，而不使用后端函数，然后将输出返回到模型。所以应该是这样的：

def sum(args):
    # convert args to numpy arrays
    ???
    #calculating sum of all the elements
    s=np.sum(args)
    return s

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非常感谢您的帮助。

您可以使用

Tensorflow

上的

Keras

使用以下格式：

  x = layers.Conv2D(32, (3, 3), strides=(1, 1), 
    padding='same', name='conv_1', use_bias=False)(input_image)
  x = my_function(x)
  x = layers.BatchNormalization(name='norm_1')(x)

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它不是那样工作的。我已经试过了。InvalidArgumentError:必须为带有dtype float和shape[？，100][[Node:input_19=placeholder[dtype=DT_float，shape=[？，100]，[U device=“/job:localhost/replica:0/任务：0/设备：CPU:0”]（）]的占位符张量“input_19”输入一个值