keras.Model中输入的额外维度从何而来？

在keras.Model中，输入的额外维度可以通过以下几种方式提供：

1. 批处理维度：对于训练或推理过程中的一批输入样本，通常需要在输入张量的最前面添加一个维度，表示批处理的大小。这个维度的大小决定了每次训练或推理时处理的样本数。
2. 时序维度：对于时序数据，如序列模型或时间序列模型，可以通过在输入张量的最前面添加一个维度来表示时间步长。这个维度的大小表示输入序列的长度。
3. 通道维度：对于图像或视频数据，可以通过在输入张量的最后面添加一个维度来表示通道数。这个维度的大小表示输入数据的通道数，如灰度图像为1，彩色图像为3。
4. 特征维度：在某些情况下，额外的维度可以用于表示输入数据的其他特征。例如，对于音频数据，可以添加一个额外维度表示声道数或音频采样率。

这些额外维度的具体来源取决于应用场景和数据类型。通过在keras.Model中正确设置输入张量的形状和维度，可以确保模型能够正确处理输入数据，并产生准确的输出。

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