在 Python / Keras 中创建层对象的括号外的额外括号集是什么？
What is the extra set of parenthesis outside of the parentheses for creating a layer object in Python / Keras?
我正在尝试弄清楚如何使用 Keras 并遇到了一些我不熟悉并且不知道要搜索什么的语法。我认为只向某人展示会更容易。
第 2、3 和 4 行的最后一部分是怎么回事？我问的是行尾的 (inputs) 和 (x)。
inputs = keras.Input(shape=(784,), name="digits")
x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_1")(inputs)
x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_2")(x)
outputs = layers.Dense(10, activation="softmax", name="predictions")(x)
x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_1")(inputs)
此代码意味着您将层“输入”作为层“x”的输入。
简单地说，如果你想把某个层作为当前层的输入，你就这样写在括号里。
其他层也一样，将上一层作为输入传给当前层，以此类推。
我正在尝试弄清楚如何使用 Keras 并遇到了一些我不熟悉并且不知道要搜索什么的语法。我认为只向某人展示会更容易。
第 2、3 和 4 行的最后一部分是怎么回事？我问的是行尾的 (inputs) 和 (x)。
inputs = keras.Input(shape=(784,), name="digits")
x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_1")(inputs)
x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_2")(x)
outputs = layers.Dense(10, activation="softmax", name="predictions")(x)
x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_1")(inputs)
此代码意味着您将层“输入”作为层“x”的输入。
简单地说，如果你想把某个层作为当前层的输入，你就这样写在括号里。
其他层也一样，将上一层作为输入传给当前层，以此类推。