tf.keras.layers.Input()输入层解析

1. 参数列表

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

2. 该层的用途

• 用于构建网络的第一层——输入层，该层会告诉网络我们的输入的尺寸是什么，这一点很重要。例如使用Model(input=x,output=y)构建网络，这种构建方式很常见，用途很广，详细参考文章

3. 参数解析(4个常用的)

• shape：输入的形状，tuple类型。不含batch_size；tuple的元素可以为None类型数据，表示未知的或者说任意的，一般这里不用None
• batch_size：声明输入的batch_size大小，一般会在预测时候用，训练时不需要声明，会在fit时声明，即dataset类型数据声明了batch_size
• name：给layers起个名字，在整个网络中不能出现重名。如果name=None，则系统会自动为该层创建名字。
• dtype：数据类型，在大多数时候，我们需要的数据类型为tf.float32，因为在精度满足的情况下，float32运算更快。

4. 举个栗子

# 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)

5. 写在后面

• 在构建神经网络中，一定要注意shape的大小，如果报错在shape上是一件很头疼的事情，所以在构建网络时，一定要把shape写好，多测试测试。