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keras.layer.input()用法說明

←手機掃碼閱讀     sl_ivan @ 2020-06-17 , reply:0

tenserflow建立網絡由於先建立靜態的graph,所以沒有數據,用placeholder來佔位好申請內存。

那麼keras的layer類其實是一個方便的直接幫你建立深度網絡中的layer的類。

該類繼承了object,是個基礎的類,後續的諸如input_layer類都會繼承與layer

由於model.py中利用這個方法建立網絡,所以仔細看一下:他的說明詳盡而豐富。

input()這個方法是用來初始化一個keras tensor的,tensor說白了就是個數組。他強大到之通過輸入和輸出就能建立一個keras模型。shape或者batch shape 必須只能給一個。shape = [None,None,None],會創建一個?*?*?的三維數組。

下面還舉了個例子,a,b,c都是keras的tensor, `model = Model(input=[a, b], output=c)`

  def Input(shape=None, batch_shape=None,       name=None, dtype=None, sparse=False,       tensor=None):    """`Input()` is used to instantiate a Keras tensor.    A Keras tensor is a tensor object from the underlying backend    (Theano, TensorFlow or CNTK), which we augment with certain    attributes that allow us to build a Keras model    just by knowing the inputs and outputs of the model.    For instance, if a, b and c are Keras tensors,    it becomes possible to do:    `model = Model(input=[a, b], output=c)`    The added Keras attributes are:      `_keras_shape`: Integer shape tuple propagated        via Keras-side shape inference.      `_keras_history`: Last layer applied to the tensor.        the entire layer graph is retrievable from that layer,        recursively.    # Arguments      shape: A shape tuple (integer), not including the batch size.        For instance, `shape=(32,)` indicates that the expected input        will be batches of 32-dimensional vectors.      batch_shape: A shape tuple (integer), including the batch size.        For instance, `batch_shape=(10, 32)` indicates that        the expected input will be batches of 10 32-dimensional vectors.        `batch_shape=(None, 32)` indicates batches of an arbitrary number        of 32-dimensional vectors.      name: An optional name string for the layer.        Should be unique in a model (do not reuse the same name twice).        It will be autogenerated if it isn't provided.      dtype: The data type expected by the input, as a string        (`float32`, `float64`, `int32`...)      sparse: A boolean specifying whether the placeholder        to be created is sparse.      tensor: Optional existing tensor to wrap into the `Input` layer.        If set, the layer will not create a placeholder tensor.    # Returns      A tensor.    # Example    ```python    # this is a logistic regression in Keras    x = Input(shape=(32,))    y = Dense(16, activation='softmax')(x)    model = Model(x, y)    ```    """

 

tip:我們在model.py中用到了shape這個attribute,

   input_image = KL.Input(        shape=[None, None, config.IMAGE_SHAPE[2]], name="input_image")      input_image_meta = KL.Input(shape=[config.IMAGE_META_SIZE],                    name="input_image_meta")

 

閱讀input()裡面的句子邏輯:

可以發現,進入if語句的情況是batch_shape不為空,並且tensor為空,此時進入if,用assert判斷如果shape不為空,那麼久會有錯誤提示,告訴你要麼輸入shape 要麼輸入batch_shape, 還提示你shape不包含batch個數,就是一個batch包含多少張圖片。

那麼其實如果tensor不空的話,我們可以發現,也會彈出這個提示,但是作者沒有寫這種題型,感覺有點沒有安全感。注意點好了

    if not batch_shape and tensor is None:      assert shape is not None, ('Please provide to Input either a `shape`'                    ' or a `batch_shape` argument. Note that '                    '`shape` does not include the batch '                    'dimension.')

 

如果單純的按照規定輸入shape,舉個例子:只將shape輸入為None,也就是說tensor的dimension我都不知道,但我知道這是個向量,你看著辦吧。

input_gt_class_ids = KL.Input(
         shape=[None], name="input_gt_class_ids", dtype=tf.int32)

就會調用Input()函數中的這個判斷句式,注意因為shape是個List,所以shape is not None 會返回true。同時有沒有輸入batch_shape的話,就會用shape的參數去創造一個batch_shape.

if shape is not None and not batch_shape:
     batch_shape = (None,) + tuple(shape)

比如如果輸入:

  shape = (None,)  batch_shape = (None,)+shape  batch_shape  #會得到(None, None)

 

可以發現,這裡要求使用者至少指明你的數據維度,比如圖片的話,是三維的,所以shape至少是[None,None,None],而且我認為shape = [None,1] 與shape = [None]是一樣的都會創建一個不知道長度的向量。


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http://coctec.com/docs/python/shhow-post-238848.html