求大佬帮我解惑关于lambda的问题
以下是代码片段：##numerical_gradient
def _numerical_gradient_1d(f, x):
h = 1e-4 # 0.0001
grad = np.zeros_like(x)
for idx in range(x.size):
tmp_val = x
x = float(tmp_val) + h
fxh1 = f(x) # f(x+h)
x = tmp_val - h
fxh2 = f(x) # f(x-h)
grad = (fxh1 - fxh2) / (2*h)
x = tmp_val
return grad
def numerical_gradient_2d(f, X):
if X.ndim == 1:
return _numerical_gradient_1d(f, X)
else:
grad = np.zeros_like(X)
for idx, x in enumerate(X):
grad = _numerical_gradient_1d(f, x)
return grad
def gradient(x, t, network):
loss_W = lambda W: loss(x, t, network)
grads_W1 = numerical_gradient_2d(loss_W, network)
grads_b1 = numerical_gradient_2d(loss_W, network)
grads_W2 = numerical_gradient_2d(loss_W, network)
grads_b2 = numerical_gradient_2d(loss_W, network)
grads_W3 = numerical_gradient_2d(loss_W, network)
grads_b3 = numerical_gradient_2d(loss_W, network)
return grads_W1, grads_b1, grads_W2, grads_b2, grads_W3, grads_b3
gradient函数中的lambda W: loss(x, t, network)的用法我看不明白，W似乎并不是loss函数中的参数，请各位大佬提点一下，这属于哪一种用法？ 在这个代码片段中，lambda W: loss(x, t, network)是一个匿名函数（lambda函数），它接受一个参数W。在这个匿名函数中，W并没有直接作用于loss函数。这里的lambda函数是为了将loss函数适配成只需要一个参数的版本，以便于后面调用numerical_gradient_2d函数时使用。
numerical_gradient_2d函数接受一个函数f作为参数，并在函数内部调用f(x)。在gradient函数中，loss_W是一个lambda函数，它将W作为参数。当numerical_gradient_2d调用loss_W(x)时，实际上是调用了loss(x, t, network)。这里的x是numerical_gradient_2d函数内部的局部变量，而loss函数的其他参数t和network是在定义loss_W时从外层作用域捕获的。
简而言之，这里的lambda函数用于将一个接受多个参数的函数（如loss）转换成只接受一个参数的函数（如loss_W），以便在其他地方使用。这种用法在Python中非常常见。 isdkz 发表于 2023-4-16 00:34
在这个代码片段中，lambda W: loss(x, t, network)是一个匿名函数（lambda函数），它接受一个参数W。在这个 ...
谢谢回答！只是仍有看不懂之处。
在这一行grads_W1 = numerical_gradient_2d(loss_W, network)时，应该是将loss_W和network传入numerical_gradient_2d函数，二者分别与参数f和X相对应。
而很明显loss(x, t, network)这个函数是包含三个形参的。
既然使用了lambda将loss封装成只含一个参数的函数，那么此时loss_W的形参应该就是W，那么程序是怎么判断network与x, t, network之间的对应关系的呢？ nox 发表于 2023-4-16 13:41
谢谢回答！只是仍有看不懂之处。
在这一行grads_W1 = numerical_gradient_2d(loss_W, network)时，应 ...
抱歉刚才的解释可能没有完全解决你的疑问。让我再详细解释一下。
在gradient函数中，numerical_gradient_2d函数实际上是在求loss函数关于network中权重矩阵和偏置项的梯度。因此，我们需要传递一个关于W的函数（这里是loss_W）给numerical_gradient_2d，这样它就能计算关于W的梯度。
当我们定义loss_W = lambda W: loss(x, t, network)时，我们创建了一个新的函数loss_W，它只接受一个参数W。在loss_W函数内部，我们调用loss(x, t, network)。这里，x和t是gradient函数的参数，而network是一个局部变量。当我们调用loss_W(W)时，实际上是在调用loss(x, t, network)，其中W会替换network中的相应权重或偏置。
在gradient函数中，我们分别对network的不同部分求梯度，如：
grads_W1 = numerical_gradient_2d(loss_W, network)
这里我们传递了loss_W和network给numerical_gradient_2d。loss_W是我们定义的只接受一个参数的函数，而network是我们想要求梯度的权重矩阵。当numerical_gradient_2d调用loss_W(x)时，这个x实际上是network的副本。这意味着W会替换network中的对应权重矩阵，然后计算关于W的梯度。
同样的道理适用于其他权重矩阵和偏置项的梯度计算。希望这次解释能更好地解决你的疑问。
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