Keras 标签预处理层 (Y)

Question

我到处都找过了，找不到这个问题的答案。基本上，我在 Keras 中使用预处理层来规范化我模型的特征值。我的数据是数字的，所以我使用下面的函数来构建规范化层：

# Used to normalize input features which are numeric - uses std deviation and mean
def get_normalization_layer(name, dataset):
    feature_ds = None
    dataset.map(lambda x, y: x[name])
    normalizer = layers.Normalization(axis=None)
    normalizer.adapt(feature_ds)
    return normalizer

...

numeric_col = tf.keras.Input(shape=(1,), name=feature)
normalization_layer = get_normalization_layer(feature, train_ds)
encoded_numeric_col = normalization_layer(numeric_col)

这很好用。现在我需要标准化 Y 轴，并且还想为此使用预处理层......我如何预处理标签作为模型的一部分？我发现的每个示例都是针对 X 轴的，对于 Y 轴，他们在编译和运行模型之前使用 dataset.map() 。我希望整个管道作为模型的一部分独立存在。

谢谢！