keras中的Tensorflow层

我们如何在keras中使用

tf.contrib.layers

中的层

我试着在我的其他keras层中混合tf层

input=input（shape=state\u shape）
conv=Conv2D（64，（6，6），步幅=（1，1），激活=（relu'）（输入）
spatial\u softmax=tf.contrib.layers.spatial\u softmax（conv，name='spatial\u softmax'，data\u format='NHWC'）
fc=密集（128，激活='relu'）（空间_softmax）
fc=密集（128，激活='relu'）（fc）
输出=密集（动作大小，激活='softmax'）（fc）
模型（输入=输入，输出=输出）

但是当我运行代码时，我得到了以下错误

AttributeError:'Tensor'对象没有属性'\u keras\u history'

有什么想法吗

谢谢

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编辑：这不是同一个问题，我要求的是一个具有可训练权重的层，而不是确定性层。渐变是否会反投影到图层？

我相信您需要将其放在Lambda图层中：

spatial_softmax = Lambda(lambda x: spatial_softmax(x, name='spatial_softmax',
                         data_format='NHWC'))(conv)

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由于温度在spatial_softmax层内是一个可学习的变量，它是否会与Lambda一起工作？@Wisym您所说的温度是什么？它是spatial_softmax层内的一个变量