tf.keras.Input

Используется для создания Keras-тензора.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.Input

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.Input

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

Использование в блокнотах

Использование в руководстве	Использование в учебниках
Миграция `tf.feature_column` в слои предварительной обработки Keras Использование моделей TF1.x в рабочих процессах TF2 Типы расширений Отладка мигрированной обучающей модели TensorFlow 2 Миграция из `TPU embedding_columns` в слой `TPUEmbedding`	Обучение с сервером параметров с помощью `ParameterServerStrategy` pix2pix: Перевод изображения в изображение с помощью условного GAN Классификация структурированных данных с помощью слоев предварительной обработки Keras Перенос обучения с помощью YAMNet для классификации звуков окружающей среды Загрузка данных CSV

Использование в руководстве

Использование в учебниках

Keras-тензор — это символический тензор-подобный объект, который мы дополняем определенными атрибутами, которые позволяют нам построить Keras-модель, зная только входные и выходные данные модели.

Например, если a, b и c являются Keras-тензорами, становится возможным выполнить: model = Model(input=[a, b], output=c)

Args
`shape`	Кортеж формы (кортеж целых чисел или объектов `None`), не включая размерность пакета. Например, `shape=(32,)` указывает, что ожидаемый вход будет пакетами 32-мерных векторов. Элементы этого кортежа могут быть `None`; `None` элементы представляют размерности, где форма неизвестна и может меняться (например, длина последовательности).
`batch_size`	Необязательный статический размер пакета (целое число).
`dtype`	Тип данных, ожидаемый входом, как строка (например, `"float32"`, `"int32"`...).
`sparse`	Логическое значение, указывающее, будет ли ожидаемый вход разреженными тензорами. Обратите внимание, что, если `sparse` имеет значение `False`, разреженные тензоры все еще могут быть переданы в вход - они будут преобразованы в плотные с помощью значения по умолчанию 0. Эта функция поддерживается только с бэкэндом TensorFlow. По умолчанию `False`.
`name`	Необязательная строка имени для слоя. Должна быть уникальной в модели (не используйте одно и то же имя дважды). Она будет сгенерирована автоматически, если не задана.
`tensor`	Необязательный существующий тензор для обертывания в слой `Input`. Если задан, слой будет использовать этот тензор вместо создания нового тензора-заполнителя.

Возвращает
Keras-тензор.

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