Keras的InputLayer对象在转换为CoreML时没有属性"inbound_nodes"是因为CoreML不需要这个属性来表示输入层的连接关系。在Keras中,"inbound_nodes"属性用于表示层与其前一层之间的连接关系,但在CoreML中,这种连接关系是通过输入和输出描述符来定义的。
Keras是一个开源的深度学习框架,它提供了简单易用的API来构建和训练神经网络模型。而CoreML是苹果公司推出的机器学习框架,用于在iOS和macOS设备上部署和运行机器学习模型。
在Keras中,InputLayer对象用于定义模型的输入层。它通常作为模型的第一层,并指定输入数据的形状和数据类型。在转换为CoreML时,CoreML会自动根据模型的输入层来创建相应的输入描述符,以便正确地加载和使用模型。
由于CoreML不需要"inbound_nodes"属性来表示连接关系,因此在转换过程中会忽略这个属性。转换后的CoreML模型将只包含输入描述符,而不包含连接关系的信息。
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