Keras模型不接受input_layer

是指在使用Keras框架构建深度学习模型时，不需要显式地定义输入层。Keras框架提供了一种简化的方式来构建神经网络模型，它会自动根据输入数据的形状推断出输入层的大小。

Keras是一个高级神经网络API，它可以在多种深度学习框架的基础上运行，如TensorFlow、Theano和CNTK。Keras提供了一种简洁而直观的方式来定义和训练神经网络模型。

在Keras中，我们可以通过Sequential模型或函数式API来构建模型。无论使用哪种方式，Keras都会自动根据输入数据的形状创建输入层。这意味着我们不需要显式地定义输入层。

对于Sequential模型，我们只需要在模型的第一层指定输入数据的形状，例如：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_shape=(100,)))

在上面的例子中，我们通过input_shape=(100,)指定了输入数据的形状为(100,)，这相当于定义了一个输入层。

对于函数式API，我们可以通过定义输入张量来指定输入层的形状，例如：

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

input_tensor = Input(shape=(100,))
x = Dense(64)(input_tensor)
model = Model(inputs=input_tensor, outputs=x)

在上面的例子中，我们通过Input(shape=(100,))定义了一个输入张量，然后将其作为模型的输入。

总结起来，Keras模型不接受input_layer是因为Keras会根据输入数据的形状自动创建输入层，我们不需要显式地定义输入层。这使得使用Keras构建深度学习模型更加简洁和方便。

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