这个定义有问题，请用Lambda定义下 ：def residual_block(x, filters): # 定义第一个卷积层 conv1 = Conv2D(filters, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x) # 定义第二个卷积层 conv2 = Conv2D(filters, (3, 3), padding='same', activation=None)(conv1) # 定义归一化层 bn = BatchNormalization()(conv2) # 定义跨层连接 add = Add()([x, bn]) # 定义激活函数 out = Activation('relu')(add) return out

可以用 Lambda 重新定义 residual_block 函数如下：

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Add, Activation, Lambda

def residual_block(x, filters):
    # 定义第一个卷积层
    conv1 = Conv2D(filters, (3, 3), padding='same', activation='relu')(x)
    # 定义第二个卷积层
    conv2 = Conv2D(filters, (3, 3), padding='same', activation=None)(conv1)
    # 定义归一化层
    bn = BatchNormalization()(conv2)
    # 定义跨层连接
    add = Lambda(lambda inputs, x: inputs[0] + inputs[1])([x, bn])
    # 定义激活函数
    out = Activation('relu')(add)
    return out

这里我们用 Lambda 层代替了 Add 层，并使用 Lambda 函数来实现跨层连接。Lambda 函数接受一个函数作为参数，该函数接受一个输入列表并返回输出张量。在这里，我们将跨层连接的操作封装在 Lambda 函数中，并将该函数作为参数传递给 Lambda 层。

相关问题

File "C:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a373.py", line 225, in LSTNetAttention input_data1 = residual_block(input_data1, filters=128, kernel_size=3) TypeError: residual_block() got an unexpected keyword argument 'kernel_size'

这个错误提示表明 `residual_block` 函数不支持 `kernel_size` 参数。请检查 `residual_block` 函数的定义，确保它没有定义 `kernel_size` 参数。如果您需要在 `residual_block` 函数中使用 `kernel_size` 参数，您需要在函数定义中添加该参数。例如：

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Add, Activation, Lambda

def residual_block(x, filters, kernel_size=3):
    # 定义第一个卷积层
    conv1 = Conv2D(filters, (kernel_size, kernel_size), padding='same', activation='relu')(x)
    # 定义第二个卷积层
    conv2 = Conv2D(filters, (kernel_size, kernel_size), padding='same', activation=None)(conv1)
    # 定义归一化层
    bn = BatchNormalization()(conv2)
    # 定义跨层连接
    add = Lambda(lambda inputs, x: inputs[0] + inputs[1])([x, bn])
    # 定义激活函数
    out = Activation('relu')(add)
    return out

这里我们添加了 `kernel_size` 参数，并在卷积层中使用该参数。请注意，如果您修改了 `residual_block` 函数的定义，请确保在调用该函数时使用正确的参数。

补全代码：def compute_cost(X, y, w, b, lambda_= 1): m, n = X.shape return total_cost

def compute_cost(X, y, w, b, lambda_= 1):
m, n = X.shape
y_hat = np.dot(X, w) + b
cost = np.sum((y_hat - y)**2) / (2*m) + lambda_ * np.sum(w**2)
return cost