keras 2.6.0 _obtain_input_shape
时间: 2023-09-09 10:13:02 浏览: 87
`_obtain_input_shape`是Keras中的一个函数,用于获取输入张量的形状。在Keras 2.6.0中,该函数被标记为私有函数,这意味着它不应该被直接调用,因为它可能会在未来的版本中被删除或更改。
通常情况下,您不需要直接调用`_obtain_input_shape`函数。相反,您可以使用`Input`或`InputLayer`类来创建输入层,并指定输入张量的形状。例如,以下代码创建一个形状为`(None, 32, 32, 3)`的输入张量:
```python
from tensorflow.keras.layers import Input
input_tensor = Input(shape=(32, 32, 3))
```
在这里,`shape`参数指定了输入张量的形状。第一个维度为`None`,表示输入张量可以接受任意数量的样本。后面三个维度表示输入图像的宽度、高度和通道数。
如果您需要在Keras中编写自定义层或模型,您可能需要使用`_obtain_input_shape`函数来获取输入张量的形状。在这种情况下,您应该小心使用该函数,并确保在将来的Keras版本中对您的代码进行测试和更新。
相关问题
keras中lstm的input_shape
input_shape是Keras中LSTM模型的输入形状参数。它用于定义输入数据的维度,包括数据样本的行数、列数和深度数。在LSTM模型中,输入通常是一个时间序列数据,因此需要将input_shape设置为(时间步长, 数据维度)的形式。
input_shape=data_shape
我不太清楚你的问题是什么,但是根据常规推测,你可能是在使用深度学习框架编写代码时遇到了一些问题。
`input_shape` 是指模型输入数据的形状,通常是一个元组或列表,表示输入数据的维度。`data_shape` 则是指数据的形状,通常也是一个元组或列表,表示数据的维度。
在编写深度学习模型时,需要根据数据的形状来定义模型的输入层。例如,如果你有一组图片数据,每张图片的大小为 28x28,且图片为灰度图像(即只有一个通道),那么你可以将输入层定义为:
```python
from keras.layers import Input
input_shape = (28, 28, 1) # 图片的形状
inputs = Input(shape=input_shape) # 定义输入层
```
这样就定义了一个输入层,接下来可以根据需要定义其他的网络层。