tf.keras.Input

Используется для создания тензора Keras.

Просмотреть псевдонимы

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.Input

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.keras.Input

tf.keras.Input(
    shape=None,
    batch_size=None,
    dtype=None,
    sparse=None,
    batch_shape=None,
    name=None,
    tensor=None
)

Используется в блокнотах

Используется в руководствах	Используется в учебных материалах
Перенос `tf.feature_column` в слои предварительной обработки Keras Использование моделей TF1.x в рабочих процессах TF2 Типы расширений Отладка перенесенного конвейера обучения TensorFlow 2 Переход с TPU embedding_columns на слой TPUEmbedding	Обучение с сервером параметров с помощью ParameterServerStrategy pix2pix: преобразование изображений в изображения с помощью условной GAN Классификация структурированных данных с помощью слоев предварительной обработки Keras Трансферное обучение с YAMNet для классификации звуков окружающей среды Загрузка данных CSV

Используется в руководствах

Используется в учебных материалах

Тензор Keras — это символический объект, подобный тензору, которому добавлены определенные атрибуты. Благодаря им можно создать модель Keras, зная только ее входы и выходы.

Например, если a, b и c — тензоры Keras, можно выполнить следующее: model = Model(input=[a, b], output=c)

Аргументы
`shape`	Кортеж формы (кортеж целых чисел или объектов `None`), не включающий размер пакета. Например, `shape=(32,)` означает, что на вход ожидаются пакеты векторов размерности 32. Элементы этого кортежа могут быть `None`; элементы `None` обозначают измерения с неизвестной и потенциально изменяющейся формой (например, длину последовательности).
`batch_size`	Необязательный фиксированный размер пакета (целое число).
`dtype`	Ожидаемый тип данных входных данных в виде строки (например, `"float32"`, `"int32"`...)
`sparse`	Логическое значение, указывающее, ожидаются ли на входе разреженные тензоры. Обратите внимание: если `sparse` равно `False`, разреженные тензоры все равно можно передавать на вход — они будут преобразованы в плотные с нулевым значением по умолчанию. Эта функция поддерживается только в бэкенде TensorFlow. По умолчанию — `False`.
`name`	Необязательное строковое имя слоя. Оно должно быть уникальным в модели (не используйте одно имя повторно). Если имя не указано, оно будет сгенерировано автоматически.
`tensor`	Необязательный существующий тензор, который нужно обернуть в слой `Input`. Если он указан, слой будет использовать этот тензор, а не создавать новый тензор-заполнитель.

Возвращает
Тензор Keras.

Пример:

# This is a logistic regression in Keras
x = Input(shape=(32,))
y = Dense(16, activation='softmax')(x)
model = Model(x, y)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Input