如何在Lightweight MMM中为CustomScaler配置自定义Lambda除法操作？

你需要直接将自定义的Lambda函数作为参数传递给divide_operation，不需要单独定义后错误引用变量或关键字。正确代码如下：

media_scaler = preprocessing.CustomScaler(divide_operation=lambda x: jnp.mean(x[x > 0]))

错误写法分析 #

• 第一种错误：单独定义Lambda函数后，你引用的x是Lambda的参数名，并非函数本身的变量，会触发x未定义的报错。
• 第二种错误：lambda是Python关键字，不能直接作为参数传递，必须写出完整的Lambda表达式，或是把函数赋值给变量后再传入。

如果觉得Lambda表达式可读性不足，也可以先将自定义逻辑封装成普通函数，再传入参数，写法如下：

def positive_mean(x):
    return jnp.mean(x[x > 0])

media_scaler = preprocessing.CustomScaler(divide_operation=positive_mean)

这种写法更适合逻辑复杂的自定义操作，可读性更强。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nneka