类型错误： <lambda> （）缺少1个必需的位置参数：“ w”

Question

代码在这里

return self.activator(reduce(lambda a, b: a+b, map(lambda x, w: x*w, zip(input_vec, self.weights)), 0.0) + self.bias)

python2.7版本代码就像lambda (x, w)

但是现在删除了Tuple参数解压缩，所以我不知道如何找到它:(

Answer 1

制作一个运行示例来说明问题是一件好事。 在您的情况下，这不是事实，因为我们缺少一些变量。 就像我在其他评论中说的那样，您映射的列表是由元组组成的。 就像您已经知道的那样，您无法再解压缩元组，但是可以像在数组上那样使用索引。 一个简单的工作示例：

val = reduce(lambda a, b: a+b, map(lambda t: t[0]*t[1], zip([10, 20, 30], [0.1, 0.3, 0.7])), 0.0)
print(val)

如您所见，传递给map函数的lambda函数现在只有一个参数。 我将其命名为t以表明这是一个元组，如果需要，可以将其命名为x。 在函数体中，我使用索引来获取元组的第一个和第二个元素。 如果运行此代码，则会看到它可以工作。 因此，下一步就是将其应用于您的代码：

return self.activator(reduce(lambda a, b: a+b, map(lambda t: t[0]*t[1], zip(input_vec, self.weights)), 0.0) + self.bias)

这应该可以解决问题。

Answer 2

您不能再打开包装。 但是，您可以直接使用元组，并在公式中使用索引：

map(lambda t: t[0]*t[1], zip(input_vec, self.weights))

与lambda一起使用map几乎没有兴趣，生成器理解等效：

(x*w for x,w in zip(input_vec, self.weights))    

（以及拆箱工作）

需要使用外部lambda重复相同的构造，甚至还需要reduce ，可以使用执行元素sum完全消除它：

return self.activator(sum(x*w for x,w in zip(input_vec, self.weights)) + self.bias)

没有更多的lambda，更短更清晰