Python 中 function(#) (X)格式 和 (#)在Python3.*中的注意
python 的语法定义和C++、matlab、java 还是很有区别的。
1. 括号与函数调用
def devided_3(x):return x/3.print(a) #不带括号调用的结果：<function a at 0x139c756a8>
print(a(3)) #带括号调用的结果：1不带括号时，调用的是函数在内存在的首地址； 带括号时，调用的是函数在内存区的代码块，输入参数后执行函数体。
2. 括号与类调用
class test():y = 'this is out of __init__()'def __init__(self):self.y = 'this is in the __init__()'x = test # x是类位置的首地址
print(x.y) # 输出类的内容：this is out of __init__()x = test() # 类的实例化
print(x.y) # 输出类的属性：this is in the __init__() ; 3. function(#) (input)
def With_func_rtn(a):print("this is func with another func as return")print(a)def func(b):print("this is another function")print(b)return funcfunc(2018)(11)>>> this is func with another func as return2018this is another function11其实，这种情况最常用在卷积神经网络中：
def model(input_shape):# Define the input placeholder as a tensor with shape input_shape.X_input = Input(input_shape)# Zero-Padding: pads the border of X_input with zeroesX = ZeroPadding2D((3, 3))(X_input)# CONV -> BN -> RELU Block applied to XX = Conv2D(32, (7, 7), strides = (1, 1), name = 'conv0')(X)X = BatchNormalization(axis = 3, name = 'bn0')(X)X = Activation('relu')(X)# MAXPOOLX = MaxPooling2D((2, 2), name='max_pool')(X)# FLATTEN X (means convert it to a vector) + FULLYCONNECTEDX = Flatten()(X)X = Dense(1, activation='sigmoid', name='fc')(X)# Create model. This creates your Keras model instance, you'll use this instance to train/test the model.model = Model(inputs = X_input, outputs = X, name='HappyModel')return modelPython 中 function(#) (X)格式 和 (#)在Python3.*中的注意相关推荐
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