Keras中Lambda层的常用方法

Keras 的 Lambda 层允许你在模型中快速定义自定义操作，而无需编写完整的 Layer 子类。它通常用于实现简单的张量变换（例如缩放、裁剪、拼接等），或者封装 TensorFlow/PyTorch 的函数式操作。

‌基本语法‌

keras.layers.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None)

• ‌function‌: 要执行的操作（接受输入张量，返回处理后的张量）
• ‌output_shape‌ (可选): 指定输出形状（当无法自动推断时）
• ‌arguments‌ (可选): 传递额外的关键字参数给函数

‌常见用法示例‌

1. 简单的张量缩放

import keras.layers as layers# 定义一个缩放张量的 Lambda 层
scale_layer = layers.Lambda(lambda x: x * 2.0)

2. 对张量应用 Softmax

# 在某个轴上应用 softmax
softmax_layer = layers.Lambda(lambda x: keras.activations.s