tf.keras.layers.flatten参数

tf.keras.layers.Flatten() 是一个用于将输入展平的层，它不包含任何参数，只是将输入形状转换为 (batch_size, flattened_shape) 的形式。其中，batch_size 表示批次大小，flattened_shape 是输入张量展平后的形状。

例如，如果输入张量的形状为 (batch_size, 28, 28, 3)，那么经过 Flatten 层后，输出张量的形状就变成了 (batch_size, 2352)。也就是说，Flatten 层将输入张量中的所有元素都展平成一个一维向量，方便后面的全连接层进行处理。

在使用 Flatten 层时，需要注意输入张量的形状，以确保展平后的形状符合预期。同时，可以通过设置 input_shape 参数来指定输入张量的形状，例如：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

这个模型首先使用一个 3x3 的卷积层处理输入张量，然后使用一个 2x2 的最大池化层进行下采样，接着使用 Flatten 层将输出张量展平，最后使用一个具有 10 个神经元的全连接层进行分类。在这里，我们通过 input_shape 参数指定了输入张量的形状为 (28, 28, 1)。