Dense的输出是全局变量吗？自定义loss时候未传递输出但是依然可以使用该输出结果

[lupupu]

Dense的输出是全局变量吗？自定义loss时候未传递输出但是依然可以使用该输出结果

[lupupu]

[xinpingwang]

@lupupu 这个是 Python 中变量作用域的问题，和 Keras 本身无关，你可以尝试一下下面这个代码：

def add(a, b):
    return c + d

// first print
print(add(1, 2))

c = 2
d = 5

// second print
print(add(1, 2))

第一个 print 语句执行的时候 c 和 d 还没有声明，所以这行会报错，而对于第二个 print 语句，c 和 d 已经声明，所以程序可以正常执行

[lupupu]

@lupupu 这个是 Python 中变量作用域的问题，和 Keras 本身无关，你可以尝试一下下面这个代码：

def add(a, b):
    return c + d

// first print
print(add(1, 2))

c = 2
d = 5

// second print
print(add(1, 2))

第一个 print 语句执行的时候 c 和 d 还没有声明，所以这行会报错，而对于第二个 print 语句，c 和 d 已经声明，所以程序可以正常执行

谢谢啦