TensorFlow函數(shù)：tf.keras.Input

tf.keras.Input函數(shù)

別名：

• tf.keras.Input
• tf.keras.layers.Input

tf.keras.Input(
    shape=None,
    batch_size=None,
    name=None,
    dtype=None,
    sparse=False,
    tensor=None,
    **kwargs
)

定義在：tensorflow/python/keras/_impl/keras/engine/input_layer.py.

Input()用于實(shí)例化Keras張量.

Keras張量是來自底層后端(Theano或TensorFlow)的張量對(duì)象,我們?cè)黾恿四承傩?使我們能夠通過了解模型的輸入和輸出來構(gòu)建Keras模型.

例如,如果a,b和c是Keras張量,就有可能做到：model=Model(input=[a, b], output=c)

添加的Keras屬性是_keras_history,應(yīng)用于張量的最后一層.整個(gè)圖層圖可以遞歸地從該圖層中檢索.

參數(shù)：

• shape：形狀元組(整數(shù)),不包括批量大小.例如,shape=(32,),表示預(yù)期的輸入將是32維向量的批次.
• batch_size：可選的靜態(tài)批量大小(整數(shù)).
• name：圖層的可選名稱字符串.在模型中應(yīng)該是唯一的(不要重復(fù)使用相同的名稱兩次).如果未提供,它將自動(dòng)生成.
• dtype：數(shù)據(jù)類型由輸入預(yù)期的,作為字符串(float32,float64,int32...)
• sparse：一個(gè)布爾值,指定是否創(chuàng)建占位符是稀疏的.
• tensor：可選的現(xiàn)有張量包裹到Input圖層中.如果設(shè)置,圖層將不會(huì)創(chuàng)建占位符張量.
• **kwargs：不支持的參數(shù).

返回：

A tensor.

示例：

```python
# this is a logistic regression in Keras
x = Input(shape=(32,))
y = Dense(16, activation='softmax')(x)
model = Model(x, y)
```

可能引發(fā)的異常：

• ValueError：在參數(shù)無效的情況下.