from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from tensorflow.keras.optimizers import Adam model = Sequential() #层次模型 model.add(Dense(16, input_shape=(4,))) #输入层，Dense表示BP层 model.add(Activation('relu')) #添加激活函数 model.add(Dense(1,input_dim=16)) #输出层 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adam') #编译模型 model.fit(X_train, y_train, epochs= 50, batch_size = 8) #训练模型50次哪一句是输入层？

在这段代码中，输入层的定义是：

model.add(Dense(16, input_shape=(4,)))

这里使用了一个全连接层(Dense)作为输入层，16表示该层的神经元个数，input_shape=(4,)表示输入的形状为一个长度为4的一维数组。因此，第一句代码`model.add(Dense(16, input_shape=(4,)))`是输入层。