tf.keras.Input
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tf.keras.Input相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
tf.keras.Input用于实例化Keras tensor:
例如有a,b,c分别是Keras tensor,那么可以这样写到模型里:model = Model(input=[a, b], output=c) 。参数:
shape:tuple类型,不包含批量维度,例如shape=(32,)表明输入为32-d的向量所组成的批量,可以为None,表示未知维度。
name:层的名字,可选。若要用的话应当唯一,如果不提供则自动生成。
dtype:输入类型(float32
, float64
, int32
...)
sparse:表明将要创建的placeholder是否是sparse。’ragged‘和’sparse‘仅有一个为True
tensor:可选,将已有的tensor来放入到Input层。如果设置的话则该层将不创建placeholder tensor
ragged:一个布尔值,指定要创建的placeholder是否是ragged。“ragged”和“sparse”中只有一个是真的。在这种情况下,“shape”参数中的“None”值表示不规则的维度。有关ragged tensors的更多信息,请参见https://www.tensorflow.org/guide/ragged_tensors
例子:
附: TF2资源:
简单粗暴 TensorFlow 2.0 | A Concise Handbook of TensorFlow 2.0 wiki
30天吃掉那只 TensorFlow2.0
以上是关于tf.keras.Input的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
HCIA-AI_深度学习_TensorFlow2模块tf.keras基本用法
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