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

Question

下面这行代码的作用是什么？如何解读？

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

我的解读： Lambda 就像一个函数。

>>> f = lambda x: x + 1
>>> f(3)
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在第二个示例中，函数是使用 f(3) 调用的。但是model.add的目的是什么？

Answer 1

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。在您的例子中，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 是一种常见的语法糖，它允许您在不命名的情况下声明一个简单的函数。就像：

def my_func(x):
    return x*200

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

如您所见，这是非常基本功能的更多代码。回到 Lambda 层，这只是将给定的函数应用于上一层的所有节点。如果您不了解什么是 Keras 模型或机器学习的工作原理，至少在广义上是这样，您可能希望从相关的一些教程开始，而不是研究每一行代码的作用。这样您就可以更快地提高工作效率。

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

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

python

lambda

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