写一个keras中封装成layer的添加高斯白噪声的函数

好的，我可以回答这个问题。以下是一个封装成layer的添加高斯白噪声的函数的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer
import numpy as np

class GaussianNoise(Layer):
    def __init__(self, stddev, **kwargs):
        super(GaussianNoise, self).__init__(**kwargs)
        self.stddev = stddev

    def call(self, inputs, training=None):
        if training:
            noise = tf.random.normal(shape=tf.shape(inputs), mean=., stddev=self.stddev, dtype=tf.float32)
            return inputs + noise
        else:
            return inputs

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

这个函数接受一个标准差参数 `stddev`，并将其封装成一个 `GaussianNoise` 层。在训练过程中，该层会为输入张量添加高斯白噪声。如果 `training` 参数为 `False`，则该层不会添加噪声，直接返回输入张量。