欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

Keras:Input()函数

程序员文章站 2022-11-05 19:59:07
Keras是什么Keras是使用Python语言编写的深度学习API,是对TensorFlow框架的二次封装。即如果说TensorFlow是对深度学习算法的第一次包装实现其API接口,那么Keras就是对深度学习算法进行再次包装来实现更上层的API接口。因此,Keras开发的首要目标就是实现深度学习网络的快速搭建实现。Keras最初是作为ONEIROS项目(Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System)研究工作的一部分开发的...

Keras是什么

Keras是使用Python语言编写的深度学习API,是对TensorFlow框架的二次封装。即如果说TensorFlow是对深度学习算法的第一次包装实现其API接口,那么Keras就是对深度学习算法进行再次包装来实现更上层的API接口。因此,Keras开发的首要目标就是实现深度学习网络的快速搭建实现。Keras最初是作为ONEIROS项目(Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System)研究工作的一部分开发的。

Keras:Input()函数

作用:初始化深度学习网络输入层的tensor。

返回值:一个tensor

 

函数定义:

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

 

参数解释:

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。

batch_shape:一个包含batch size参数的表示张量的维度的元组。例如,batch_shape=(10, 32)表示输入将是10个32维的向量。batch_shape=(None, 32)表示任意batchs数量的32维向量。

name:可选的字符串(string)类型参数,代表输入层的名字。在整个网络中必须是独一无二的。初始化时不使用该参数,则会被自动生成一个名称。

dtype:输入数据类型,字符串类型,如`float32`, `float64`, `int32`等,如果输入是None(默认),则函数在处理中会默认是float32类型的。

sparse:boolean类型,指定是否生成稀疏占位符(placeholder)

tensor:可选的现有tensor包装到“Input”层。如果设置该参数,该层将不会创建占位符张量。

 

例子:

在使用中,我们一般只使用shape参数。在逻辑回归中,可以这么使用Input()函数:

x = Input(shape=(32,))  # 输入层
y = Dense(16, activation='softmax')(x)  # 全连接层
model = Model(x, y)

 

本文地址:https://blog.csdn.net/Flag_ing/article/details/107430735

相关标签: 深度学习