我在哪里可以找到类Input的API文档？

Question

我在哪里可以找到该类的API文档keras.layers.Input？我在https://keras.io/找不到它.

Answer 1

当你不习惯Keras的时候,这个文档很难实现.

但是有两种方法可以构建keras模型:

• 该Sequential模型
• 该Model功能的API

该Input图层不与Sequential模型一起使用,仅用于Model.

可能没有明确的文档,因为Input除了为模型定义输入数据的形状外,该层绝对没有任何作用.(实际上它创建了一个"张量",可以用作其他层的输入).

想象一下,您正在创建一个采用MNIST数据批量处理的模型,该数据具有28x28像素图像.然后你的输入形状(28,28)(见*).

在创建模型时,您Input只需使用它来定义:

#inp will be a tensor with shape (?, 28, 28)
inp = Input((28,28))

然后,以下图层将使用此输入:

x = SomeKerasLayer(blablabla)(inp)     
x = SomeOtherLayer(blablabla)(x)    
output = TheLastLayer(balblabla)(x)

在创建模型时,您可以定义数据将遵循的路径,在这种情况下,从输入到输出:

model = Model(inp,output)

使用Modelapi,还可以创建分支,多个输入和多个输出,分支等.

如果有多个输入,您可以创建多个Input图层.

有关实际图层的更多高级示例,请参见此处:https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/

* - 这不是一个规则.根据您格式化输入数据的方式,此形状可能会发生变化.有些模型不喜欢关注2D信息并使用扁平的形状图像(784,).将使用卷积层的模型通常将输入数据整形为(28,28,1)具有一个通道的图像.(通常,图像有3个通道,RGB).

争论的 Input

该Input方法的代码在此处定义(2017年12月22日)

可能的论点:

• shape:定义单个样本的形状,具有可变批量大小(如上所示)
• batch_shape:显式定义传递形状中批处理的大小
• 张量:不是将输入形状传递给模型,而是传递现有的张量,例如可以传递填充了值的张量,例如a K.variable().
• 其他参数:name,dtype和sparse.