keras input 层

转自：https://blog.csdn.net/zfh19941994/article/details/79259815

Input(shape=None,batch_shape=None,name=None,dtype=K.floatx(),sparse=False,tensor=None)

Input():用来实例化一个keras张量

keras张量是来自底层后端（Theano或Tensorflow）的张量对象，我们增加了某些属性，使我们通过知道模型的输入和输出来构建keras模型。

添加的keras属性有：1)._keras_shape:整型的形状元组通过keras-side 形状推理传播 2)._keras_history: 最后一层应用于张量，整个图层的图可以从那个层，递归地检索出来。

#参数：

shape: 形状元组（整型），不包括batch size。for instance, shape=(32,) 表示了预期的输入将是一批32维的向量。

batch_shape: 形状元组（整型），包括了batch size。for instance, batch_shape=(10,32)表示了预期的输入将是10个32维向量的批次。

name: 对于该层是可选的名字字符串。在一个模型中是独一无二的（同一个名字不能复用2次）。如果name没有被特指将会自动生成。

dtype: 预期的输入数据类型

sparse: 特定的布尔值，占位符是否为sparse

tensor: 可选的存在的向量包装到Input层，如果设置了，该层将不会创建一个占位张量。

#返回

一个张量

#例子

x=Input(shape=(32,))

y=Dense(16,activation='softmax')(x)

model=Model(x,y)

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