tf.keras.Input
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Input() используется для создания объекта 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 символического тензора TensorFlow, дополненный определёнными атрибутами, которые позволяют построить модель Keras, зная только входные и выходные данные модели.
Например, если a, b и c являются Keras-тензорами, то становится возможным выполнить: model = Model(input=[a, b], output=c)
| Аргументы | |
|---|---|
shape | Кортеж форм (целые числа), не включая размерность пакетности. Например, shape=(32,) указывает, что ожидаемый вход будет пакетами 32-мерных векторов. Элементы этого кортежа могут быть None; элементы 'None' обозначают размерности, где форма неизвестна. |
batch_size | необязательный статический размер пакета (целое число). |
name | Необязательная строка имени для слоя. Должно быть уникальным в модели (не используйте одно и то же имя дважды). Будет сгенерировано автоматически, если не указано. |
dtype | Тип данных, ожидаемый на входе, в виде строки (float32, float64, int32...) |
sparse | Логическое значение, указывающее, является ли создаваемый заполнитель разреженным. Только одно из 'разорванный' и 'разреженный' может быть True. Обратите внимание, что если sparse равно False, разреженные тензоры всё равно могут быть переданы на вход — они будут сплощены с значением по умолчанию 0. |
tensor | Необязательный существующий тензор для обертывания в слой Input. Если задано, слой не создаёт тензор-заполнитель. |
ragged | Логическое значение, указывающее, является ли создаваемый заполнитель разрозненным. Только одно из 'разорванный' и 'разреженный' может быть True. В этом случае значения 'None' в аргументе 'форма' представляют разрозненные размерности. Для получения дополнительной информации о разрозненных тензорах см. это руководство. |
**kwargs | поддержка устаревших аргументов. Поддерживает batch_shape и batch_input_shape. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Объект tensor. |
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 если выполняется жадное исполнение, Input создаёт символический тензор (то есть, заполнитель). Этот символический тензор может быть использован с другими операциями TensorFlow, например:
x = Input(shape=(32,)) y = tf.square(x)
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Если оба sparse и ragged указаны. |
ValueError | Если оба shape и (batch_input_shape или batch_shape) указаны. |
ValueError | Если оба shape и tensor равны None. |
ValueError | если указаны любые нераспознанные параметры. |
© 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/r2.3/api_docs/python/tf/keras/Input
