把数据或是numpy数据转换为keras张量

当用keras框架时，如果输入不是tensor张量，输入模型训练就会报错，提示输入数据得是张量才可以。

下面是解决的方案之一：

直接运用keras的Input API就行，可以把数据实例化为Tensor，如下所示：

input_window = Input(shape = input_shape)

这样就把输入数据转换为tensor了。

keras的Input API函数定义如下，具体可按自己的需要改写参数：

def Input(shape=None, batch_shape=None,name=None, dtype=None, sparse=False,tensor=None):"""`Input()` is used to instantiate a Keras tensor.A Keras tensor is a tensor object from the underlying backend(Theano, TensorFlow or CNTK), which we augment with certainattributes that allow us to build a Keras modeljust by knowing the inputs and outputs of the model.For instance, if a, b and c are Keras tensors,it becomes possible to do:`model = Model(input=[a, b], output=c)`The added Keras attributes are:`_keras_shape`: Integer shape tuple propagatedvia Keras-side shape inference.`_keras_history`: Last layer applied to the tensor.the entire layer graph is retrievable from that layer,recursively.# Argumentsshape: A shape tuple (integer), not including the batch size.For instance, `shape=(32,)` indicates that the expected inputwill be batches of 32-dimensional vectors.batch_shape: A shape tuple (integer), including the batch size.For instance, `batch_shape=(10, 32)` indicates thatthe expected input will be batches of 10 32-dimensional vectors.`batch_shape=(None, 32)` indicates batches of an arbitrary numberof 32-dimensional vectors.name: An optional name string for the layer.Should be unique in a model (do not reuse the same name twice).It will be autogenerated if it isn't provided.dtype: The data type expected by the input, as a string(`float32`, `float64`, `int32`...)sparse: A boolean specifying whether the placeholderto be created is sparse.tensor: Optional existing tensor to wrap into the `Input` layer.If set, the layer will not create a placeholder tensor.# ReturnsA tensor.# Example```python# this is a logistic regression in Kerasx = Input(shape=(32,))y = Dense(16, activation='softmax')(x)model = Model(x, y)```"""if not batch_shape and tensor is None:assert shape is not None, ('Please provide to Input either a `shape`'' or a `batch_shape` argument. Note that ''`shape` does not include the batch ''dimension.')if shape is not None and not batch_shape:batch_shape = (None,) + tuple(shape)if not dtype:dtype = K.floatx()input_layer = InputLayer(batch_input_shape=batch_shape,name=name, dtype=dtype,sparse=sparse,input_tensor=tensor)# Return tensor including _keras_shape and _keras_history.# Note that in this case train_output and test_output are the same pointer.outputs = input_layer._inbound_nodes[0].output_tensorsreturn unpack_singleton(outputs)

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