tf.keras.Input

Input() используется для создания тензора Keras.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.Input

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.Input, tf.compat.v1.keras.layers.Input

tf.keras.Input(
    shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None,
    ragged=False, **kwargs
)

Тензор Keras — это объект символьного тензора TensorFlow, который мы дополняем определенными атрибутами, что позволяет нам создавать модель Keras, просто зная входные и выходные данные модели.

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

Аргументы
`shape`	Кортеж форм (целые числа), не включая размерность пакетной обработки. Например, `shape=(32,)` указывает, что ожидаемый вход будет пакетами 32-мерных векторов. Элементы этого кортежа могут быть None; элементы None представляют измерения, где форма неизвестна.
`batch_size`	необязательный статический размер пакета (целое число).
`name`	Необязательная строка имени слоя. Должно быть уникальным в модели (не следует использовать одно и то же имя дважды). Будет сгенерировано автоматически, если не указано.
`dtype`	Ожидаемый тип данных ввода, как строка (`float32`, `float64`, `int32`...)
`sparse`	Булево значение, указывающее, является ли создаваемый заполнителем разреженный. Только одно из 'рассеянный' и 'разреженный' может быть True. Обратите внимание, что если `sparse` равно False, разреженные тензоры всё равно могут быть переданы в вход — они будут уплотнены с использованием значения по умолчанию 0.
`tensor`	Необязательный существующий тензор для обертывания в слой `Input`. Если задано, слой будет использовать `tf.TypeSpec` этого тензора вместо создания нового тензора-заполнителя.
`ragged`	Булево значение, указывающее, является ли создаваемый заполнителем разрозненным. Только одно из 'рассеянный' и 'разреженный' может быть True. В этом случае значения None в аргументе 'форма' представляют разрозненные измерения. Дополнительную информацию о разрозненных тензорах см. в этом руководстве.
`**kwargs`	Поддержка устаревших аргументов. Поддерживает `batch_shape` и `batch_input_shape`.

Возвращаемые значения
`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 выполнение в режиме eager включено, Input генерирует символьный тензор (то есть, заполнители). Этот символьный тензор может быть использован с другими операциями TensorFlow, как показано ниже:

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/r2.4/api_docs/python/tf/keras/Input