如果我使用其他激活层如tanh，我的代码是可以工作的：

model = Sequential()act = keras.layers.advanced_activations.PReLU(init='zero', weights=None)model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform'))model.add(Activation(act))model.add(Dropout(0.15))model.add(Dense(64, init='uniform'))model.add(Activation('softplus'))model.add(Dropout(0.15))model.add(Dense(2, init='uniform'))model.add(Activation('softmax'))sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd)model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16, show_accuracy=True, validation_split=0.2, verbose = 2)

在这种情况下，代码无法工作，并显示“TypeError: ‘PReLU’ object is not callable”的错误，错误在model.compile行被调用。为什么会这样？所有非高级激活函数都能正常工作。然而，包括这个在内的所有高级激活函数都无法工作。

回答：

使用像PReLU这样的高级激活层的正确方法是使用add()方法，而不是用Activation类包装它。例如：

model = Sequential()act = keras.layers.advanced_activations.PReLU(init='zero', weights=None)model.add(Dense(64, input_dim=14, init='uniform'))model.add(act)