需要在Keras中指定输入形状

在Keras中，可以使用input_shape参数来指定输入形状。input_shape接受一个元组(tuple)，用于表示输入张量的形状。

输入形状指定了模型接受的输入数据的维度。在使用Keras构建模型时，需要在第一层的输入层中指定输入形状，以便模型能够正确处理输入数据。

示例代码如下：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(100,)))  # 输入形状为 (batch_size, 100)
model.add(Dense(10))

model.summary()

在上面的代码中，第一层的Dense层使用input_shape=(100,)来指定输入形状。这表示模型接受一个形状为(batch_size, 100)的输入张量，其中batch_size表示输入的样本数目，100表示每个样本的特征数。

使用input_shape参数的优势是可以使模型更加灵活地处理不同形状的输入数据。这在处理图像、语音、文本等不同类型的数据时非常有用。

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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求进行评估。