淺談Keras參數(shù) input_shape、input_dim和input_length用法
在keras中，數(shù)據(jù)是以張量的形式表示的，不考慮動(dòng)態(tài)特性，僅考慮shape的時(shí)候，可以把張量用類似矩陣的方式來(lái)理解。
例如
[[1],[2],[3]] 這個(gè)張量的shape為（3,1）
[[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]這個(gè)張量的shape為（3,2,2）,
[1,2,3,4]這個(gè)張量的shape為（4，）
input_shape：即張量的shape。從前往后對(duì)應(yīng)由外向內(nèi)的維度。
input_length：代表序列長(zhǎng)度，可以理解成有多少個(gè)樣本
input_dim：代表張量的維度，（很好理解，之前3個(gè)例子的input_dim分別為2,3,1）
通過(guò)input_length和input_dim這兩個(gè)參數(shù)，可以直接確定張量的shape。
常見(jiàn)的一種用法：
只提供了input_dim=32，說(shuō)明輸入是一個(gè)32維的向量，相當(dāng)于一個(gè)一階、擁有32個(gè)元素的張量，它的shape就是（32，）。
因此，input_shape=(32, )
補(bǔ)充知識(shí)：keras中的shape/input_shape
在keras中，數(shù)據(jù)是以張量的形式表示的，張量的形狀稱之為shape，表示從最外層向量逐步到達(dá)最底層向量的降維解包過(guò)程?！熬S”的也叫“階”，形狀指的是維度數(shù)和每維的大小。
比如，一個(gè)一階的張量[1,2,3]的shape是(3,);
一個(gè)二階的張量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3);
一個(gè)三階的張量[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]的shape是(2,3,1)
input_shape就是指輸入張量的shape。
例如，input_dim=784，dim是指dimension（維度），說(shuō)明輸入是一個(gè)784維的向量，784維的向量怎么表示呢？[[...[1],[2],[3]]...]，左邊有784個(gè)左括號(hào)，這相當(dāng)于一個(gè)一階的張量，它的shape就是(784,)。
因此，input_shape=(784,)。
以上這篇淺談Keras參數(shù) input_shape、input_dim和input_length用法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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