keras 查看输入的shape

在 Keras 中，可以使用 `model.summary()` 方法来查看模型的输入、输出形状以及各层的参数数量，例如：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.summary()

上述代码定义了一个包含两个全连接层的简单模型，第一层的输入形状为 `(batch_size, 10)`，其中 `batch_size` 表示每次训练时输入的样本数目。使用 `model.summary()` 可以打印出如下的模型结构信息：

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Layer (type)                 Output Shape              Param #
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dense_1 (Dense)              (None, 64)                704
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dense_2 (Dense)              (None, 1)                 65
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Total params: 769
Trainable params: 769
Non-trainable params: 0
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其中 `Output Shape` 列就是每层的输出形状，第一层的输出形状为 `(None, 64)`，其中 `None` 表示不确定的 `batch_size`，第二层的输出形状为 `(None, 1)`。