在lambda函数中，"_"代表一个占位符，用于表示一个不需要使用的参数。它被用于忽略某个参数，因为有时候在lambda函数中定义的参数是必须的，但在某些情况下又不需要使用它。通过使用"_"作为占位符，可以明确地表示这个参数是不需要的，从而提高代码的可读性。

我有一个带有"_"作为参数的匿名函数，我不知道它代表什么意思，也不知道为什么它在这里被使用。

函数如下：

f = lambda _: model.loss(X, y)[0]

grad_num = eval_numerical_gradient(f, model.params[name], verbose=False, h=1e-5)

model.loss:

def loss(self, X, y=None):
    # 从params字典中解包变量
    W1, b1 = self.params['W1'], self.params['b1']
    W2, b2 = self.params['W2'], self.params['b2']
    h1, h1_cache = affine_relu_forward(X, W1, b1)
    scores, h2_cache = affine_forward(h1, W2, b2)
    # 如果y为None，则处于测试模式，只返回scores
    if y is None:
        return scores
    loss, grads = 0, {}
    loss, dscores = softmax_loss(scores, y)
    loss = loss + 0.5*self.reg*(np.sum(W2**2) + np.sum(W1**2))
    dh1, grads['W2'], grads['b2'] = affine_backward(dscores,h2_cache)
    dX, grads['W1'], grads['b1'] = affine_relu_backward(dh1,h1_cache)
    grads['W1'] += self.reg*W1
    grads['W2'] += self.reg*W2
    return loss, grads

和函数

eval_numerical_gradient:

def eval_numerical_gradient(f, x, verbose=True, h=0.00001):
    fx = f(x) # 在原始点评估函数值
    grad = np.zeros_like(x)
    # 遍历x中的所有索引
    it = np.nditer(x, flags=['multi_index'], op_flags=['readwrite'])
    while not it.finished:
        # 在x+h处评估函数
        ix = it.multi_index
        oldval = x[ix]
        x[ix] = oldval + h # 增加h
        fxph = f(x) # 评估f(x + h)
        x[ix] = oldval - h
        fxmh = f(x) # 评估f(x - h)
        x[ix] = oldval # 恢复
        # 使用中心公式计算偏导数
        grad[ix] = (fxph - fxmh) / (2 * h) # 斜率
        if verbose:
            print(ix, grad[ix])
        it.iternext() # 前进到下一个维度
    return grad

损失函数并不复杂，我想知道"_"代表什么，并且了解其中的函数。