使用keras / tensorflow定义自定义正则化器的问题

Question

我想使用查找表作为编写正则化函数的函数。假设权重是使用8位量化的。因此，每个权重都有256个可能的候选者。查找表代表每个可能值的成本。因此，查找表是具有256个元素的向量。我使用Keras提供的模板编写了一个正则化器。我的问题是：

1）我写得正确吗？

2）Tensorflow / Keras如何处理渐变？我需要做其他事情来处理渐变吗？ （因为我使用的是基于查找表的功能）。

这是我的代码的一部分：（由于向量（Grad）太长，因此我在此处删除了大部分元素）

def __call__(self, x):
    regularization = 0.
    Grad = K.constant([7.96875,3.734375,-0.49609375,-0.5,...,-1.4921875],dtype='float32');
    Graddata = lambda Grad: Grad

    if self.Er:
        regularization += self.Er * K.sum(K.square(Graddata(tf.round(K.abs(x)*(2 ** 8)))))
    return regularization