如何在Keras中实现Gumbel Softmax

Question

我试图建立一个seq2seq模型来生成句子并对它们进行分类。为了实现后者，我想将解码器的softmax输出输入到一个预先训练好的分类器。然而，该分类器使用Keras嵌入层，因此将原始softmax传递到分类器中不是一个选项。我想我可以使用gumbel softmax来获得一个热编码，然后使用我在这里找到的onehotmembelding层（https://github.com/keras-team/keras/issues/2505）来解决这个问题。在

ericjang为gumbel softmax提供了这个TensorFlow代码，我想知道如何将其转换为Keras层。特别是，我对hard属性感兴趣，它确保前向通道上的向量是严格分类的，但是在反向通道上，梯度是gumbel softmax的输出。我不知道如何在Keras建造这个。有人能帮忙吗？在

谢谢。在