Keras模型不接受input_layer
是指在使用Keras框架构建深度学习模型时，不需要显式地定义输入层。Keras框架提供了一种简化的方式来构建神经网络模型，它会自动根据输入数据的形状推断出输入层的大小。
Keras是一个高级神经网络API，它可以在多种深度学习框架的基础上运行，如TensorFlow、Theano和CNTK。Keras提供了一种简洁而直观的方式来定义和训练神经网络模型。
在Keras中，我们可以通过Sequential模型或函数式API来构建模型。无论使用哪种方式，Keras都会自动根据输入数据的形状创建输入层。这意味着我们不需要显式地定义输入层。
对于Sequential模型，我们只需要在模型的第一层指定输入数据的形状，例如：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_shape=(100,)))在上面的例子中，我们通过input_shape=(100,)指定了输入数据的形状为(100,)，这相当于定义了一个输入层。
对于函数式API，我们可以通过定义输入张量来指定输入层的形状，例如：
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
input_tensor = Input(shape=(100,))
x = Dense(64)(input_tensor)
model = Model(inputs=input_tensor, outputs=x)在上面的例子中，我们通过Input(shape=(100,))定义了一个输入张量，然后将其作为模型的输入。
总结起来，Keras模型不接受input_layer是因为Keras会根据输入数据的形状自动创建输入层，我们不需要显式地定义输入层。这使得使用Keras构建深度学习模型更加简洁和方便。
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1回答
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我正在尝试在tensorflow中使用迁移学习。我知道高级范式 base_model=MobileNet(weights='imagenet',include_top=False) #imports the
x=GlobalAveragePooling2D()(x)
x=Dense(1024,activation='relu')(x) #we add dense layers so that the m
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x=Dense(16,'relu')(x)
out1=Dense(1,
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lstm_layer = keras.layers.LSTM(
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input_layer= keras.Input(shape=(64, 64, 3))
x = layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), ac
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浏览 14提问于2020-06-13得票数 1
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pre
浏览 41提问于2020-07-23得票数 1
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级联两层
、、、、
model1=Sequential()
model1.add(tf.keras.layers.Conv2D(kernel_size=[10, 1], bias_initializer=keras.initializers.Constanttf.nn.relu, input_shape=(410,1,3)))
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conv = layers.Conv2D(256, 3, 1, 'same', activation='relu&
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、、、、
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from ke
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d
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Model([input],[output])
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