使用tf.keras.optimizers.get更新字典b时为何会意外修改原字典a的值？

1. 你创建字典b时使用的字典推导式属于浅拷贝，只会复制父字典的结构，字典内嵌套的可变对象（比如a['y']对应的子字典）不会被复制，而是直接引用原对象，你验证的a['y'] is b['y']返回True就证明了二者指向同一个内存地址的对象。
2. tf.keras.optimizers.get的内部实现会直接修改传入的配置字典：为了统一匹配优化器名称，该函数会主动将传入字典的class_name字段转为小写，且这个修改是直接在传入的原字典上执行的，没有预先复制独立副本。
   你将b['y']传入该函数时，实际修改的就是和a['y']共用的那个子字典对象，哪怕后续你把b['y']重新赋值为优化器实例，之前的子字典修改已经生效，所以a['y']['class_name']会变成小写。
   而你修改b['x']时不会影响a，是因为x对应的值是整数这种不可变类型，修改时会生成新的整数对象并重新赋值给b['x']，不会改动原有的值。

• 方案1：创建b时使用深拷贝，完全隔离两个字典的嵌套对象

import copy
b = copy.deepcopy(a)

• 方案2：给tf.keras.optimizers.get传参时，先传入配置字典的副本

b['y'] = tf.keras.optimizers.get(b['y'].copy())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者akilat90