[已解决]求大佬帮我解惑关于lambda的问题

nox

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[idx]
        x[idx] = float(tmp_val) + h
        fxh1 = f(x) # f(x+h)
        x[idx] = tmp_val - h
        fxh2 = f(x) # f(x-h)
        grad[idx] = (fxh1 - fxh2) / (2*h)
        x[idx] = 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[idx] = _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[0])
    grads_b1 = numerical_gradient_2d(loss_W, network[1])
    grads_W2 = numerical_gradient_2d(loss_W, network[2])
    grads_b2 = numerical_gradient_2d(loss_W, network[3])
    grads_W3 = numerical_gradient_2d(loss_W, network[4])
    grads_b3 = numerical_gradient_2d(loss_W, network[5])
    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？

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isdkz

2023-4-16 13:44:34

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[0])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[0])

这里我们传递了loss_W和network[0]给numerical_gradient_2d。loss_W是我们定义的只接受一个参数的函数，而network[0]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[0]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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isdkz

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。

nox

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[0])时，应该是将loss_W和network[0]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[0]与x, t, network之间的对应关系的呢？

isdkz

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[0])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[0])

这里我们传递了loss_W和network[0]给numerical_gradient_2d。loss_W是我们定义的只接受一个参数的函数，而network[0]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[0]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。