Keras输入形状，输入列表的简单数组

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在Keras中，输入形状指的是输入数据的维度或形状。对于简单数组的输入列表，可以通过指定输入形状来定义模型的输入层。

输入形状通常以元组的形式表示，其中每个元素表示输入数据的维度大小。对于简单数组的输入列表，可以使用以下方式指定输入形状：

input_shape=(n,)

其中，n表示输入数组的长度。这种形式的输入形状适用于一维数组或向量。

例如，如果输入列表包含10个元素的一维数组，可以使用以下代码定义模型的输入层：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(10,)))

在上述代码中，我们创建了一个Sequential模型，并添加了一个具有32个神经元的全连接层。通过指定input_shape=(10,)，我们定义了输入层的形状为一维数组，长度为10。

Keras提供了丰富的层类型和模型构建工具，可以根据具体的任务和数据类型选择合适的层和模型结构。关于Keras的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的Keras产品介绍页面：Keras产品介绍。