Тренировать веса при считывании слоя PQC в TensorFlow Quantum?

Question

У меня есть модель Tensorflow Quantum следующего вида:

      readout_op = [cirq.Z(qubit) for qubit in qubits]  

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.dtypes.string))
model.add(
    tfq.layers.PQC(
        model_circuit=circuit,
        operators=readout_op))

Показания в этом простом примере — это просто расчетное базовое измерение для каждого кубита. Я хотел бы расширить диапазон результатов за пределы [-1, 1], добавив коэффициент к каждому члену Паули, но я не обязательно знаю, какой идеальный коэффициент для моей модели. Поэтому я хочу сделать этот фактор обучаемым, т.е. изменить операцию считывания на:

      readout_op = [symbol*cirq.Z(qubit) for qubit in qubits]

где символ — это символ sympy, используемый в схеме уровня PQC. Когда я делаю это, я получаю TypeError: неподдерживаемые типы операндов для: «Symbol» и «SingleQubitPauliStringGateOperation».

Есть ли способ сделать масштабирование вывода обучаемым вместе с параметрами на уровне PQC?