변형 을 TensorShape 로 변환 하 는 오류:오류 분석
1472 단어 Python
import keras
model = keras.models.Sequential() #
init = keras.initializers.glorot_normal(seed=2) # Glorot
model.add(keras.layers.Dense(units=50, input_dim=(32,32,3), kernel_initializer=init, activation='relu')) #
그리고 Keras 의 공식 문 서 를 통 해 inputdim 의 설명 은 다음 과 같다.
input_shape 매개 변 수 는 1 층 에 줍 니 다.이것 은 사 이 즈 를 나타 내 는 원 그룹 입 니 다. None 그 중 None 이 가능 하 다,~할 수 있다,......에 있다 input_shape 데이터 가 포함 되 지 않 은 batch 크기 입 니 다.Dense,매개 변 수 를 지원 합 니 다. input_dim 입력 사 이 즈 를 지정 합 니 다.일부 3D 순차 층 지원 input_dim 화해시키다 input_length 매개 변수.batch_size 매개 변 수 는 한 층 에 줍 니 다.하면,만약,만약... batch_size=32 화해시키다 input_shape=(6, 8) 한 층 에 전달 하면 모든 입력 의 사 이 즈 는? (32，6，8) 。 공식 문서 에서 볼 수 있 듯 이 inputdim 은 원 그룹의 데이터 구 조 를 구성 할 수 있 고 코드 의 다른 쓰기 도 틀 리 지 않 습 니 다.
model = Sequential([
Dense(32, input_shape=(32,32,3)),
Activation('relu'),
Dense(10),
Activation('softmax'),
])이 내용에 흥미가 있습니까?
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