输入形状的Keras定义-只能将元组(不是"int")连接到元组

输入形状的Keras定义是指在使用Keras深度学习框架时，定义神经网络模型的输入形状。在Keras中，可以使用元组来定义输入形状，而不是使用整数。

元组是一个有序的、不可变的序列，可以包含多个元素。在Keras中，使用元组来表示输入数据的形状，其中每个元素表示对应维度的大小。这种方式可以适应各种输入数据的形状，包括多维数据。

使用元组来定义输入形状的优势在于可以灵活地适应不同的数据形状，而不仅仅局限于固定的整数值。这样可以方便地处理各种输入数据，例如图像数据、文本数据、时间序列数据等。

应用场景：

• 图像分类：对于图像分类任务，可以使用元组来定义输入形状，例如(224, 224, 3)，表示输入图像的高度为224像素，宽度为224像素，通道数为3（RGB图像）。
• 自然语言处理：对于文本数据的处理，可以使用元组来定义输入形状，例如(None, 100)，表示输入文本的长度可变，但每个文本的维度为100。
• 时间序列预测：对于时间序列数据的预测任务，可以使用元组来定义输入形状，例如(None, 10, 1)，表示输入时间序列的长度可变，每个时间步的维度为1。

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