tf.keras.Input
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Input() используется для создания Keras-тензора.
tf.keras.Input(
shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None,
ragged=False, **kwargs
)
Keras-тензор — это объект тензора из базового бэкэнда (Theano или TensorFlow), к которому добавлены определённые атрибуты, позволяющие построить Keras-модель, зная только входные и выходные данные модели.
Например, если a, b и c — Keras-тензоры, можно выполнить следующие действия: model = Model(input=[a, b], output=c)
Добавленный атрибут Keras: _keras_history: Последний применённый слой к тензору. Весь график слоёв можно получить из этого слоя рекурсивно.
| Аргументы | |
|---|---|
shape | Кортеж форм (целые числа), не включая размерность пакета. Например, shape=(32,) указывает, что ожидаемый вход — это пакеты 32-мерных векторов. Элементы этого кортежа могут быть None; элемент «None» представляет измерения, размерность которых неизвестна. |
batch_size | Необязательный статический размер пакета (целое число). |
name | Необязательная строка имени для слоя. Должно быть уникальным в модели (не используйте одно имя дважды). Будет сгенерировано автоматически, если не указано. |
dtype | Тип данных, ожидаемый на входе, как строка (float32, float64, int32...) |
sparse | Булево значение, указывающее, является ли создаваемый заполнитель разреженным. Только один из «раздробленных» и «разреженных» может быть True. |
tensor | Необязательный существующий тензор для обертывания в слой Input. Если задано, слой не создаст тензор-заполнитель. |
ragged | Булево значение, указывающее, является ли создаваемый заполнитель разрозненным. Только один из «раздробленных» и «разреженных» может быть True. В этом случае значения «None» в аргументе «форма» представляют разрозненные размеры. Для получения дополнительной информации о RaggedTensor см. https://www.tensorflow.org/guide/ragged_tensors |
**kwargs | Поддержка устаревших аргументов. Поддерживает batch_shape и batch_input_shape. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Keras-тензор. |
Пример:
# this is a logistic regression in Keras x = Input(shape=(32,)) y = Dense(16, activation='softmax')(x) model = Model(x, y)
Обратите внимание, что даже при включённом режиме выполнения eager Input создаёт символьный тензор (т. е. заполнителя). Этот символьный тензор можно использовать с другими операциями TensorFlow, например:
x = Input(shape=(32,)) y = tf.square(x)
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | В случае неверных аргументов. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/keras/Input
