写一个tensorflow中封装成layer的添加噪声函数

好的，我可以回答这个问题。以下是一个封装成layer的添加噪声函数的示例代码：

import tensorflow as tf

class NoiseLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, stddev, **kwargs):
        super(NoiseLayer, self).__init__(**kwargs)
        self.stddev = stddev

    def call(self, inputs, training=None):
        if training:
            noise = tf.random.normal(shape=tf.shape(inputs), stddev=self.stddev)
            return inputs + noise
        else:
            return inputs

    def get_config(self):
        config = super(NoiseLayer, self).get_config()
        config.update({'stddev': self.stddev})
        return config

这个函数会在训练时给输入添加高斯噪声，而在推理时不会添加噪声。其中，`stddev` 参数控制噪声的标准差。