淺談Keras參數(shù) input_shape、input_dim和input_length用法
在keras中,數(shù)據(jù)是以張量的形式表示的,不考慮動態(tài)特性,僅考慮shape的時候,可以把張量用類似矩陣的方式來理解。
例如
[[1],[2],[3]] 這個張量的shape為(3,1)
[[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]這個張量的shape為(3,2,2),
[1,2,3,4]這個張量的shape為(4,)
input_shape:即張量的shape。從前往后對應(yīng)由外向內(nèi)的維度。
input_length:代表序列長度,可以理解成有多少個樣本
input_dim:代表張量的維度,(很好理解,之前3個例子的input_dim分別為2,3,1)
通過input_length和input_dim這兩個參數(shù),可以直接確定張量的shape。
常見的一種用法:
只提供了input_dim=32,說明輸入是一個32維的向量,相當(dāng)于一個一階、擁有32個元素的張量,它的shape就是(32,)。
因此,input_shape=(32, )
補充知識:keras中的shape/input_shape
在keras中,數(shù)據(jù)是以張量的形式表示的,張量的形狀稱之為shape,表示從最外層向量逐步到達(dá)最底層向量的降維解包過程?!熬S”的也叫“階”,形狀指的是維度數(shù)和每維的大小。
比如,一個一階的張量[1,2,3]的shape是(3,);
一個二階的張量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3);
一個三階的張量[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]的shape是(2,3,1)
input_shape就是指輸入張量的shape。
例如,input_dim=784,dim是指dimension(維度),說明輸入是一個784維的向量,784維的向量怎么表示呢?[[...[1],[2],[3]]...],左邊有784個左括號,這相當(dāng)于一個一階的張量,它的shape就是(784,)。
因此,input_shape=(784,)。
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