如何理解keras中的shape/input_shape
在keras中，資料是以張量的形式表示的，張量的形狀稱之為shape，表示從最外層向量逐步到達最底層向量的降維解包過程。比如，一個一階的張量[1,2,3]的shape是(3,); 一個二階的張量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3);一個三階的張量[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]的shape是(2,3,1)。
input_shape就是指輸入張量的shape。例如，input_dim=784，說明輸入是一個784維的向量，這相當於一個一階的張量，它的shape就是(784,)。因此，input_shape=(784,)。 input_dim = input_shape(input_dim,) input_dim, input_length = input_shape(input_length, input_dim)
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