TensorFlow2 / Keras:在对keras.Model进行子类化时，input_shape似乎没有效果

TensorFlow2和Keras是机器学习和深度学习领域常用的开源框架。在对keras.Model进行子类化时，input_shape参数用于指定输入数据的形状。然而，有时候在子类化过程中，input_shape似乎没有直接生效的效果。

这是因为在子类化时，input_shape参数需要在构造函数的super()方法中传递给父类的构造函数。具体来说，需要在子类的构造函数中调用父类的构造函数，并传递input_shape参数。示例如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

class MyModel(keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__(input_shape=(input_shape_here,))
        # 其他初始化操作

    def call(self, inputs):
        # 模型的前向传播逻辑
        return outputs

在这个例子中，input_shape_here应该替换为实际的输入数据形状。通过将input_shape参数传递给父类的构造函数，可以确保input_shape在子类化时生效。

TensorFlow2和Keras提供了丰富的功能和灵活性，可以用于构建各种类型的深度学习模型。它们支持多种数据类型和网络层类型，可以进行图像分类、目标检测、自然语言处理等任务。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能因个人需求和环境而异。