keras写模型时遇到的典型问题,也是最基础的类与对象问题

自己定义了一个卷积类，现在需要把卷积加入model中，我的操作是这样的：

model.add(Convolution1dLayer)

这样就会报错：

正确的写法是：

model.add(Convolution1dLayer())

原因是Convolution1dLayer仅仅是一个类，但model需要添加的层必须是实例（对象），必须把类实例化后才能添加。

实际上，'Convolution1dLayer()'也并没有实例化，因为在我自己定义的Convolution1dLayer这个类中定义了许多需传入参数的属性，但这里并没有参数传入，实际上也没有实例化。

比如像以下这种的可以不传入参数，直接加一个括号就能实例化：

keras.layers.convolutional.MaxPooling1D(pool_length=2, stride=None, border_mode='valid')

因为在定义时，所有属性都已经初始化参数了，可以不用再传入参数，传入参数就更改了初始值。

注意：None也是对属性的初始化

b：报错

b=None：不报错

属性没有=时，顺序重要，有等于（即有初始化时），顺序无所谓，但必须在传入参数时带上相应的属性名

总结一下就是：有需要传入参数的属性的类，必须传入参数才能实例化。没有需要传入参数的属性的类，直接（）就能实例化。