【Tensorflow2.0】tensorflow中的Input()函数

1 作用

作用：初始化深度学习网络输入层的tensor。返回值：一个tensor

2 参数

def Input(shape=None, batch_shape=None,
          name=None, dtype=None, sparse=False,
          tensor=None):

shape：一个表示张量的维度的元组。不包含batch size信息。例如，shape=(32，)表示输入的将是一批32维的向量。注意，即使在初始化中只使用不含batch size信息的shape参数，函数最终的输出也会默认加上值为None的batch size信息，例如，初始化Input(shape=(None, None, 3))，则最终返回的tensor为(None, None, None, 3)，第一个None就是batch size信息。

3 例子

# this is a logistic regression in Keras
x = Input(shape=(32,)) # 网络的输入层
y = Dense(16, activation='softmax')(x) # 网络的输出层
model = Model(x, y)
# 这一部分可以结合Dense的初始化部分看，链接如下：

【Tensorflow2.0】tensorflow中的Dense函数解析

4 参考文献

[1]Keras:Input()函数