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keras中的input_shape和input_dim有什么不同?

在Keras中,input_shape和input_dim是用于定义模型输入的两个参数。

  1. input_shape:它是一个元组(tuple),用于指定输入数据的形状。例如,input_shape=(32, 32, 3)表示输入数据是一个32x32像素的彩色图像,其中3表示通道数(RGB)。input_shape的元素个数通常与模型的输入层的维度相对应。
  2. input_dim:它是一个整数,用于指定输入数据的维度。在Keras中,input_dim通常用于定义模型的第一层,即输入层的维度。例如,input_dim=100表示输入数据是一个100维的向量。

总结一下它们的不同:

  • input_shape是一个元组,用于指定输入数据的形状,可以用于定义模型的任意层;
  • input_dim是一个整数,用于指定输入数据的维度,通常用于定义模型的输入层。

在实际使用中,根据具体的模型和数据,选择使用input_shape还是input_dim来定义输入是根据需要而定的。对于图像数据,通常使用input_shape来指定图像的高度、宽度和通道数;对于向量数据,可以使用input_dim来指定向量的维度。

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