Tidak dapat mengonversi 1.0 ke EagerTensor dari dtype int32

Saya mencoba menggunakan keras untuk membuat cnn dan menggunakan SVM setelah lapisan padat cnn sebagai pengklasifikasi. Jadi saya mencoba mendapatkan output setelah lapisan padat.

model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=(5), input_shape=(12,800), strides=2, padding='valid', activation='relu'))
model.add(AveragePooling1D(pool_size=2,strides=2,padding='same'))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(7 ,activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam',loss='mean_squared_error',metrics=['accuracy'])
model.summary()

Kode saya untuk mendapatkan output setelah lapisan padat

inp = model.input                                           # input placeholder
outputs = [layer.output for layer in model.layers]          # all layer outputs
functor = k.function([inp, k.learning_phase()], outputs )   # evaluation function

# Testing
test = np.random.random(input_shape)[np.newaxis,...]
layer_outs = functor([test, 1.])

Tapi saya mendapatkan kesalahan ini TypeError: Cannot convert 1.0 to EagerTensor of dtype int32