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keras中的input_shape和input_dim有什么不同？

在Keras中，input_shape和input_dim是用于定义模型输入的两个参数。

input_shape：它是一个元组(tuple)，用于指定输入数据的形状。例如，input_shape=(32, 32, 3)表示输入数据是一个32x32像素的彩色图像，其中3表示通道数(RGB)。input_shape的元素个数通常与模型的输入层的维度相对应。
input_dim：它是一个整数，用于指定输入数据的维度。在Keras中，input_dim通常用于定义模型的第一层，即输入层的维度。例如，input_dim=100表示输入数据是一个100维的向量。

总结一下它们的不同：

input_shape是一个元组，用于指定输入数据的形状，可以用于定义模型的任意层；
input_dim是一个整数，用于指定输入数据的维度，通常用于定义模型的输入层。

在实际使用中，根据具体的模型和数据，选择使用input_shape还是input_dim来定义输入是根据需要而定的。对于图像数据，通常使用input_shape来指定图像的高度、宽度和通道数；对于向量数据，可以使用input_dim来指定向量的维度。

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