如何从TensorFlow继承类tf.layers.Layer？

Question

如何通过tensorflow run（）方法继承类tf.layers.Layer并使它的对象可运行？

例如：

class A(tf.layers.Layer):

    def __init__(self, a, b, ...):
        super(A, self).__init__()

    def apply(self):        # Or something else
        return 5 + 5

    # Or some other method
    ...

当我编码时：

a = A()

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(a))

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或者继承其他一些类，或者通过函数使其自定义和运行。

我有此代码：

class A(tf.layers.Layer):

    def __init__(self, 
                 a,
                 b,
                 trainable=True, 
                 name=None, 
                 dtype=None,
                 **kwargs):

        super(A, self).__init__(trainable=trainable, name=name, dtype=dtype, **kwargs)


    def __call__(self, inputs, *args, **kwargs):
        print(5)

#     def apply(self):
#         print(5)

当我跑步时：

a = A(1, 2)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(a)

我有错误：

TypeError: Can not convert a A into a Tensor or Operation.

但是如果我运行此命令：

a.apply(1)

结果正确： 5