使用 Keras Lambda 层时出现 TypeError答案

【问题标题】：TypeError when using Keras Lambda layer使用 Keras Lambda 层时出现 TypeError
【发布时间】：2019-11-24 08:56:03
【问题描述】：

我正在学习 Keras 并尝试构建我的层，因此我构建了一个简单的 Lambda 层，它只计算输入的平均值。

当我将此层添加到顺序模型时，第 4 行发生了 TypeError。这是我的代码：

mean_layer = keras.layers.Lambda(lambda x: tf.reduce_mean(x))
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.InputLayer(input_shape=[10]))
model.add(mean_layer())
model.summary()

TypeError: __call__() missing 1 required positional argument: 'inputs'

但是，如果我使用函数模型，事情会顺利进行，我会得到预期的输出。

input = keras.layers.Input(shape=[10])
output = mean_layer(input)
model = keras.models.Model(inputs=[input], outputs=[output])
model.summary()

我在使用顺序 API 时是否以错误的方式构建模型？谢谢

【问题讨论】：

标签： python machine-learning keras

【解决方案1】：

是的，你做错了，应该是这样的：

model.add(mean_layer)

【讨论】：

我明白了，谢谢！但是当我使用 Dense 或 Input 这样的层时，它们与括号一起使用，为什么在 Lambda 层的情况下要删除括号？
@TomLeung 不，您在构造函数和将层分配给变量之间感到困惑，您对所有层只“使用括号”一次。
Lambda层在我赋值给一个变量的时候已经构建好了，不需要再调用了。但是当我将 Dense 层添加到模型中时，它首先被调用，所以我需要括号。我做对了吗？感谢您的帮助！