input shape

在Keras中，input shape是指输入张量的形状。它表示从最外层向量逐步到达最底层向量的降维解包过程。比如，一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,)，表示一个有3个元素的一维向量。同样地，一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3)，表示一个2行3列的二维矩阵。而一个三阶的张量[[,,],[,,]]的shape是(2,3,1)，表示一个有2个2行3列的二维矩阵的三维张量。在Keras中，我们可以通过设置input_dim、input_length、input_shape等参数来指定输入张量的形状。例如，当input_dim=32时，表示输入是一个32维的向量，相当于一个一阶的张量，它的shape就是(32,)。因此，input_shape=(32, )。另外，你还可以根据需要设置input_length来指定输入张量的长度。总之，input shape用于描述输入张量的形状，它在Keras中非常重要，因为它决定了模型的输入层的形状和大小。