tf.keras.layers.InputLayer

Слой, используемый в качестве точки входа в сеть (граф слоёв).

Наследуется от: Layer, Module

tf.keras.layers.InputLayer(
    input_shape=None, batch_size=None, dtype=None, input_tensor=None, sparse=False,
    name=None, ragged=False, **kwargs
)

Он может либо обернуть существующий тензор (передать аргумент input_tensor), либо создать тензор-заполнитель (передать аргументы input_shape, и необязательно dtype).

В целом рекомендуется использовать функциональный API слоёв через Input, (что создаёт InputLayer) без прямого использования InputLayer.

При использовании InputLayer с моделью Keras Sequential, его можно пропустить, перенеся параметр input_shape в первый слой после InputLayer.

Этот класс может создавать заполнители для tf.Tensors, tf.SparseTensors и tf.RaggedTensors, выбрав 'sparse=True' или 'ragged=True'. Обратите внимание, что 'sparse' и 'ragged' не могут быть одновременно установлены в значение True. Пример использования:

# With explicit InputLayer.
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(4,)),
  tf.keras.layers.Dense(8)])
model.compile(tf.optimizers.RMSprop(0.001), loss='mse')
model.fit(np.zeros((10, 4)),
          np.ones((10, 8)))

# Without InputLayer and let the first layer to have the input_shape.
# Keras will add a input for the model behind the scene.
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(8, input_shape=(4,))])
model.compile(tf.optimizers.RMSprop(0.001), loss='mse')
model.fit(np.zeros((10, 4)),
          np.ones((10, 8)))