分类：input_shape

2020
10-08

浅谈Keras参数 input_shape、input_dim和input_length用法

在keras中，数据是以张量的形式表示的，不考虑动态特性，仅考虑shape的时候，可以把张量用类似矩阵的方式来理解。例如[[1],[2],[3]]这个张量的shape为（3,1）[[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]这个张量的shape为（3,2,2）,[1,2,3,4]这个张量的shape为（4，）input_shape：即张量的shape。从前往后对应由外向内的维度。input_length：代表序列长度，可以理解成有多少个样本input_dim：代表张量的维度，（很好理解，... 继续阅读 >

2020
10-08

使用keras时input_shape的维度表示问题说明

Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow，不同的后端使用时维度顺序dim_ordering会有冲突。对于一张224*224的彩色图片表示问题，theano使用的是th格式，维度顺序是(3，224，224)，即通道维度在前，Caffe采取的也是这种方式。而Tensorflow使用的是tf格式，维度顺序是(224，224，3)，即通道维度在后。Keras默认使用的是Tensorflow。我们在导入模块的时候可以进行查看，也可以切换后端。为了代码可以在两种后端兼容，可以通过data_f... 继续阅读 >