Keras: functional API嵌入层的输入层应该是什么？

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一种称为Functional API的方式来构建神经网络模型。在Functional API中，嵌入层的输入层应该是一个张量（Tensor）。

张量是多维数组的一种泛化形式，它是Keras中数据的基本单位。在嵌入层中，输入层的张量可以是以下几种形式之一：

1. 一维张量：表示一个序列数据，例如文本数据中的单词序列或时间序列数据。可以使用Keras的Input函数创建一个一维张量，例如：from keras.layers import Input input_tensor = Input(shape=(sequence_length,))其中sequence_length表示序列的长度。
2. 二维张量：表示一个矩阵数据，例如图像数据。可以使用Keras的Input函数创建一个二维张量，例如：from keras.layers import Input input_tensor = Input(shape=(height, width, channels))其中height、width和channels分别表示图像的高度、宽度和通道数。
3. 多个输入张量：在某些情况下，模型可能需要多个输入。可以使用Keras的Input函数创建多个输入张量，例如：from keras.layers import Input input_tensor1 = Input(shape=(input1_shape,)) input_tensor2 = Input(shape=(input2_shape,))其中input1_shape和input2_shape分别表示不同输入的形状。

Keras提供了丰富的嵌入层和其他类型的层，可以根据具体任务的需求选择适合的层类型。关于Keras的嵌入层和其他层的更多信息，可以参考腾讯云的Keras文档。