我正在尝试用一个分段线性函数替换Keras的Sigmoid函数，该函数定义如下：

def custom_activation_4(x):if x < -6:    return 0elif x >= -6 and x < -4:    return (0.0078*x + 0.049)elif x >= -4 and x < 0:    return (0.1205*x + 0.5)elif x >= 0 and x < 4:    return (0.1205*x + 0.5)elif x >= 4 and x < 6:    return (0.0078*x + 0.951)else:    return 1;

当我尝试这样运行时：

classifier_4.add(Dense(output_dim = 18, init = 'uniform', activation = custom_activation_4, input_dim = 9))

编译器抛出错误说：

Using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed.

我研究了这个问题并了解到，我将变量x视为一个简单的Python变量，而它实际上是一个张量。这就是它不能像简单的布尔变量那样被处理的原因。我还尝试使用了tensorflow cond方法。如何在这里将x视为并使用张量？非常感谢您提前提供的所有帮助。

回答：

您的自定义激活函数是作为单个浮点数的函数编写的，但您想将其应用于整个张量。最好的方法是使用tf.where。像这样

def custom_activation_4(x):  orig = x  x = tf.where(orig < -6, tf.zeros_like(x), x)  x = tf.where(orig >= -6 and orig < -4, (0.0078*x + 0.049), x)  x = tf.where(orig >= -4 and orig < 0, (0.1205*x + 0.5), x)  x = tf.where(orig >= 0 and orig < 4, (0.1205*x + 0.5), x)  x = tf.where(orig  >= 4 and orig < 6, (0.0078*x + 0.951), x)  return tf.where(orig >= 6, 1, x)