Keras：语法澄清

Question

kera的新手：

我试图理解keras中使用的语法。 我理解困难的语法是在构建网络时。我已经在下面的代码中描述了多个地方。

语句如：current_layer = SOME_CODE（current_layer）
这样的陈述是什么意思？这是否意味着首先要在{{1}}中描述的计算遵循当前层中描述的计算？

这种语法有什么用？什么时候应该使用它？任何优势和替代方案？

{{1}}

Answer 1

如果你确实是Keras的新手，正如你所说，我强烈建议你不要在这个阶段打扰这些先进的东西。

您所指的回购是一个相当高级且非常重要的案例，它使用专门的库（HyperOpt）来自动元优化Keras模型。它涉及自动＆＃39;根据已存储在Python字典中的一些配置参数建立模型...

此外，您引用的功能超出了Keras，涉及TensorFlow方法和lambda函数......

current_layer=SOME_CODE(current_layer)是Keras Functional API的典型示例;根据我的经验，它使用得不那么简单Sequential API，但在一些更高级的案例中它可能会派上用场，例如：

  

Keras功能API是定义复杂模型的方法，   例如多输出模型，有向无环图或模型   共享图层。 [...]使用功能API，它很容易重复使用   训练有素的模型：您可以将任何模型视为一个图层   在张量上调用它。请注意，通过调用模型，您不仅仅是   重新使用模型的架构，你也在重用它   权重。