我在学习Keras并尝试构建我的层，所以我构建了一个简单的Lambda层，它只是计算输入的平均值。

当我将这个层添加到序列模型时，在第4行出现了TypeError。这是我的代码：

mean_layer = keras.layers.Lambda(lambda x: tf.reduce_mean(x))model = keras.models.Sequential()model.add(keras.layers.InputLayer(input_shape=[10]))model.add(mean_layer())model.summary()TypeError: __call__() missing 1 required positional argument: 'inputs'

然而，如果我使用函数式模型，一切顺利，我得到了预期的输出。

input = keras.layers.Input(shape=[10])output = mean_layer(input)model = keras.models.Model(inputs=[input], outputs=[output])model.summary()

我在使用序列API时构建模型的方式是否错误？谢谢

回答：

是的，你做错了，应该这样做：

model.add(mean_layer)