math_ops.floor 在 Keras 中等效
math_ops.floor equivalent in Keras
我正在尝试在 Keras 中实现一个自定义层，我需要在其中将浮点数 [a, 1+a) 的张量转换为二进制张量以进行掩蔽。我可以看到 Tensorflow 有一个 floor 函数可以做到这一点，但 Keras 似乎没有 keras.backend。知道我该怎么做吗？
应OP的要求，我将在评论中提及我给出的答案并详细说明：
简答：如果你使用tf.floor()，你不会遇到任何大问题。
长答案： 在 1) 需要预处理或扩充参数的情况下，使用 Keras 后端函数（即 keras.backend.*）是必要的(s) 传递给 Tensorflow 或 Theano 后端的实际函数或 post- 处理返回的结果。例如，TF 中的 mean method in backend can also work with boolean tensors as input, however the reduce_mean 方法需要数值类型作为输入；或 2) 您想编写一个适用于所有 Keras 支持的后端的模型。
否则，直接使用大部分真正的后端功能就可以了；但是，如果该函数已在 keras.backend 模块中定义，则建议改用它。
我正在尝试在 Keras 中实现一个自定义层，我需要在其中将浮点数 [a, 1+a) 的张量转换为二进制张量以进行掩蔽。我可以看到 Tensorflow 有一个 floor 函数可以做到这一点，但 Keras 似乎没有 keras.backend。知道我该怎么做吗？
应OP的要求，我将在评论中提及我给出的答案并详细说明：
简答：如果你使用tf.floor()，你不会遇到任何大问题。
长答案： 在 1) 需要预处理或扩充参数的情况下，使用 Keras 后端函数（即 keras.backend.*）是必要的(s) 传递给 Tensorflow 或 Theano 后端的实际函数或 post- 处理返回的结果。例如，TF 中的 mean method in backend can also work with boolean tensors as input, however the reduce_mean 方法需要数值类型作为输入；或 2) 您想编写一个适用于所有 Keras 支持的后端的模型。
否则，直接使用大部分真正的后端功能就可以了；但是，如果该函数已在 keras.backend 模块中定义，则建议改用它。