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当我在Keras中传递参数时，函数的一个非常奇怪的行为

在Keras中传递参数时，有一个非常奇怪的行为。这种行为是指在传递参数时，即使在函数定义中指定了默认值，函数仍然会使用之前传递的参数值，而不是使用默认值。

这个行为是由Python解释器中的一个特性引起的，被称为"可变对象作为默认参数"。在Python中，函数的默认参数在函数定义时就会被计算，并且在每次函数调用时都会使用相同的默认参数对象。这意味着，如果默认参数是一个可变对象（如列表、字典等），则函数每次调用时都会使用同一个对象，而不是创建一个新的对象。

在Keras中，当我们定义一个函数，并且将一个可变对象作为参数的默认值，例如一个列表或字典，如果我们在函数调用时修改了这个参数的值，那么下次调用函数时，函数将会使用上一次调用时修改后的值，而不是使用默认值。

为了解决这个问题，我们可以在函数中手动创建一个新的可变对象作为默认值，并将其赋值给参数。例如，可以使用None作为默认值，并在函数内部判断参数是否为None，如果是，则创建一个新的可变对象作为默认值。

总结一下，在Keras中传递参数时的奇怪行为是因为Python解释器中的"可变对象作为默认参数"特性导致的。为了避免这个问题，我们可以使用None作为默认值，并在函数内部判断参数是否为None，然后创建一个新的可变对象作为默认值。

关于Keras和深度学习领域的更多信息，你可以参考腾讯云的产品和文档：

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