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python lambda表达式的介绍和使用

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lambda

python 允许用 lambda 关键字创造匿名函数。匿名就意味着不需要显式的定义,比如python定义一个函数要以def开头,但是我们使用lambda不需要def也能定义一个函数。 然而,作为函数,它们也能有参数。一个完整的 lambda“语句”代表了一个表达式,这个表达式的定义体必须和声明放在同一行。lambda函数的语法如下: lambda [arg1[, arg2, … argN]]: expression 参数是可选的,如果使用的参数话,参数通常也是表达式的一部分。 lambda 表达式返回可调用的函数对象。 用合适的表达式调用一个 lambda 生成一个可以像其他函数一样使用的函数对象。它们可被传入给其他函数,用额外的引用别名化,作为容器对象以及作为可调用的对象被调用(如果需要的话,可以带参数)。当被调用的时候,如过给定相同的参数的话,这些对象会生成一个和相同表达式等价的结果。它们和那些返回等价表达式计算值相同的函数是不能区分的。 比如如下使用: lambda :True 没有参数,返回一个TRUE

def add(x, y): return x + y ? lambda x, y: x + y 

x,y是函数的参数,lambda建立了一个表达式,返回一个函数对象,参数是x,y 也可以这样:

add_ = add(x, y): return x + y ? lambda x, y: x + y

使用的时候,只要调用

c = add_(a, b)

就可以实现a+b的操作 同样的,在tensorflow中如果想定义一个简单的卷积操作,可以这样使用:

conv = lambda inputs, dim: tf.nn.conv2d(inputs, dim, [1, ksize_h,ksize_w, 1], padding=padding)

返回的是一个卷积函数对象,输入包含两个参数,接下来使用卷积的时候,直接调用

conv1 = conv(inputs, out_dim)

即可,这样就完成了一次简单的卷积运算,有些时候简直好用

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