在Keras输入类中,应该使用什么形状取决于你的数据和模型的需求。Keras提供了多种输入形状的选项,可以根据具体情况选择适合的形状。
常见的输入形状包括:
(batch_size, sequence_length)
的二维张量表示,其中batch_size
表示批量大小,sequence_length
表示序列长度。(batch_size, height, width, channels)
的四维张量表示,其中batch_size
表示批量大小,height
表示图像高度,width
表示图像宽度,channels
表示图像通道数。(batch_size, time_steps, features)
的三维张量表示,其中batch_size
表示批量大小,time_steps
表示时间步数,features
表示每个时间步的特征数。除了以上常见的输入形状,Keras还支持更复杂的输入形状,如多输入、多输出等。可以根据具体的模型结构和数据特点选择合适的输入形状。
在使用Keras时,可以通过input_shape
参数来指定输入的形状。例如,对于一维输入,可以使用input_shape=(sequence_length,)
来指定输入的形状。
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