由于TensorFlow 2.0计划将所有高级API统一到Keras下（我对Keras不太熟悉），并且完全移除Sessions，我在想：

如何创建一个带有自定义梯度的自定义Keras层？

我已经查看了关于在Keras中创建自定义层的指南（内容相当有限），但它并没有描述如果我们希望操作具有自定义梯度应该怎么做。

回答：

首先，你所说的API的“统一”并没有阻止你像在TensorFlow 1.x中那样操作。虽然Sessions已经不存在了，但你仍然可以像定义任何Python函数一样定义你的模型，并且可以在不使用Keras的情况下进行急切模式训练（即通过tf.GradientTape）

现在，如果你想构建一个Keras模型，其中包含一个执行自定义操作并具有自定义梯度的自定义层，你应该按照以下步骤进行：

a) 编写一个执行自定义操作的函数，并定义你的自定义梯度。关于如何做这件事的更多信息，请查看这里。

@tf.custom_gradientdef custom_op(x):    result = ... # 执行前向计算    def custom_grad(dy):        grad = ... # 计算梯度        return grad    return result, custom_grad

请注意，在这个函数中，你应该将x和dy视为Tensor而不是NumPy数组（即执行张量操作）

b) 创建一个执行你的custom_op的自定义Keras层。对于这个例子，我假设你的层没有任何可训练的参数或不会改变其输入的形状，但如果有，也不会有太大区别。你可以参考你发布的指南，也可以查看这个。

class CustomLayer(tf.keras.layers.Layer):    def __init__(self):        super(CustomLayer, self).__init__()    def call(self, x):        return custom_op(x)  # 你不需要明确定义自定义梯度                             # 只要你之前的方法中已经注册了它

现在你可以在Keras模型中使用这个层，它将正常工作。例如：

inp = tf.keras.layers.Input(input_shape)conv = tf.keras.layers.Conv2D(...)(inp)  # 添加参数如滤波器数量cust = CustomLayer()(conv)  # 自定义层中无参数flat = tf.keras.layers.Flatten()(cust)fc = tf.keras.layers.Dense(num_classes)(flat)model = tf.keras.models.Model(inputs=[inp], outputs=[fc])model.compile(loss=..., optimizer=...)  # 添加损失函数和优化器model.fit(...)  # 训练模型