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当我在Keras中传递参数时,函数的一个非常奇怪的行为

在Keras中传递参数时,有一个非常奇怪的行为。这种行为是指在传递参数时,即使在函数定义中指定了默认值,函数仍然会使用之前传递的参数值,而不是使用默认值。

这个行为是由Python解释器中的一个特性引起的,被称为"可变对象作为默认参数"。在Python中,函数的默认参数在函数定义时就会被计算,并且在每次函数调用时都会使用相同的默认参数对象。这意味着,如果默认参数是一个可变对象(如列表、字典等),则函数每次调用时都会使用同一个对象,而不是创建一个新的对象。

在Keras中,当我们定义一个函数,并且将一个可变对象作为参数的默认值,例如一个列表或字典,如果我们在函数调用时修改了这个参数的值,那么下次调用函数时,函数将会使用上一次调用时修改后的值,而不是使用默认值。

为了解决这个问题,我们可以在函数中手动创建一个新的可变对象作为默认值,并将其赋值给参数。例如,可以使用None作为默认值,并在函数内部判断参数是否为None,如果是,则创建一个新的可变对象作为默认值。

总结一下,在Keras中传递参数时的奇怪行为是因为Python解释器中的"可变对象作为默认参数"特性导致的。为了避免这个问题,我们可以使用None作为默认值,并在函数内部判断参数是否为None,然后创建一个新的可变对象作为默认值。

关于Keras和深度学习领域的更多信息,你可以参考腾讯云的产品和文档:

  1. 腾讯云Keras文档
  2. 腾讯云深度学习AI平台
  3. 腾讯云AI推理服务
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