keras.layers.Lambda(lambda x: (x - 3.0))(I1_in)

这行代码使用了 Keras 中的 Lambda 层，它允许我们将任意的 Python 函数包装成 Keras 层，并将其作为模型构建的一部分。在这里，我们使用 Lambda 层来创建一个函数，该函数将输入张量 I1_in 中的每个元素都减去 3.0。也就是说，它对输入进行了一个简单的线性变换。

需要注意的是，Lambda 层不具备任何权重参数，它只是简单地对输入进行转换。因此，它通常用于实现一些简单的转换或者自定义的激活函数等。

相关问题

keras.layers.core.Lambda

keras.layers.core.Lambda是Keras中的核心层之一，用于对指定的函数进行封装，将其转换为Keras层。它可以接受一个函数作为输入，该函数将被应用于输入张量的每个元素，然后返回一个输出张量。

Lambda层的主要作用是允许在模型中使用自定义函数，这些函数不是Keras层，因此无法直接用作模型的一部分。Lambda层可以将这些自定义函数转换为Keras层，从而使其可以被用作模型的一部分。

Lambda层的构造函数包含一个名为output_shape的参数，它指定了输出张量的形状。如果没有指定该参数，则Lambda层将尝试自动推断输出张量的形状。例如，如果输入张量的形状为(None, 10, 10, 3)，并且Lambda层的函数的输出形状为(None, 5, 5, 10)，则Lambda层的output_shape应该被设置为(Noen, 5, 5, 10)。

from keras.layers.core import Lambda

这是一个导入 Keras 中的 Lambda 层。Lambda 层允许您将任何可调用对象封装为 Keras 层，从而可以将其用作模型的一部分。您可以使用 Lambda 层来执行自定义操作，如将输入重塑为特定形状，或应用自定义功能以生成输出。该层的定义如下：

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

其中 `function` 是一个可调用对象，它将应用于输入数据；`output_shape` 是一个函数，它应该返回预期的输出形状；`mask` 是一个 Boolean 张量，用于指示哪些输入时间步应该被忽略；`arguments` 是一个字典，其中包含传递给 `function` 的其他参数。