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python - keras.Sequential() 的“input_shape”格式是什么？

问题描述

按照这个tensorflow 教程，在Build the model部分下，keras.Sequential() 的第一层被赋予了参数vocab_size=10000。这是什么意思？

在查看文档后我发现，Sequential 模型需要知道输入张量的形状（输入层的张量），并且input_shape属性定义它。但input_shape应该像 (30, 50, 50, 3) （对于 30、50x50 RGB 图像）。教程中的值为 10000。

标签： pythontensorflowkeras

解决方案

对于您问题的第一部分：

该示例使用嵌入层。将嵌入层视为查找矩阵。每行将代表一个词向量。vocab_size 正在识别这个矩阵的大小（或者换句话说，这个矩阵中表示的单词数 - 这本质上是矩阵的行数）。

现在要表示一个输入字符串，每个单词将由一个整数表示 - 对应于嵌入矩阵的行。

对于第二部分，我不确定您指的是哪个示例或您要做什么。但是，您可能想知道批次中的样本数不会是 input_shape 的一部分。所以传递一批 30 个 50*50 RGB 图像样本的 input_shape 将是 (50,50,3)

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