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python - model.add(tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x * 200)) 的含义

问题描述

下面这行代码有什么作用？如何解读？

model.add(tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x * 200))

我的解释：Lambda 就像一个函数。

>>> f = lambda x: x + 1
>>> f(3)
4

在第二个示例中，使用 f(3) 调用该函数。但是model.add的目的是什么？

标签： pythonkeraslambda

解决方案

该model.add方法向关联的 Keras 模型添加一个层。现在，这个方法的参数通常是一个 Keras 层。在您的情况下，它是一种特殊的层，称为Lambda. 你说得对，lambda 是一个函数。原则上，lambda它是一种常见的语法糖，它允许您声明一个简单的函数而不用命名它。就像：

def my_func(x):
    return x*200

model.add(tf.keras.layers.Lambda(my_func))

正如你所看到的，这是一个非常基本的功能的更多代码。回到Lambda层，这只是将给定的函数应用于前一层的所有节点。如果您不了解 Keras 模型是什么或机器学习是如何工作的，至少在广义上，您可能希望从一些教程开始，而不是查看各个代码行的作用。通过这种方式，您可以更快地提高生产力。

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