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=None,
    name=None,
    ragged=None,
    type_spec=None,
    **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 функциональную модель Keras через Input, (которая создаёт InputLayer) без непосредственного 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 настроены на True. Использование:

# 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)))