Keras：InputLayer和Input的区别

knsnq2tg 于 2023-08-06 发布在其他

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我用Keras和Tensorflow做了一个模型。我将Inputlayer与以下几行代码一起使用：

img1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, img_width, img_heigh, img_ch))
first_input = InputLayer(input_tensor=img1, input_shape=(img_width, img_heigh, img_ch)) 
first_dense = Conv2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same', name='1st_conv1')(first_input)

字符串
但我得到这个错误：

ValueError: Layer 1st_conv1 was called with an input that isn't a symbolic tensor. Received type: <class 'keras.engine.topology.InputLayer'>. Full input: [<keras.engine.topology.InputLayer object at 0x00000000112170F0>]. All inputs to the layer should be tensors.

型
当我像这样使用Input时，它工作得很好：

first_input = Input(tensor=img1, shape=(224, 224, 3), name='1st_input')
first_dense = Conv2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same', name='1st_conv1')(first_input)

型
Inputlayer和Input之间有什么区别？

keras

来源：https://stackoverflow.com/questions/46147019/keras-difference-of-inputlayer-and-input

5条答案

按热度按时间

dbf7pr2w1#

InputLayer是一个层。
Input是Tensor。

你只能调用层传递Tensor给它们。

思路是：

outputTensor = SomeLayer(inputTensor)

字符串
因此，只能传递Input，因为它是Tensor。
老实说，我不知道InputLayer存在的原因。可能是内部使用的。我从来没有用过它，似乎我永远也不需要它。

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izkcnapc2#

根据tensorflow网站，“通常建议通过Input使用功能层API，（这会创建一个InputLayer），而不直接使用InputLayer。”

赞(0）回复(0）举报 2023-08-06

czfnxgou3#

输入：用于创建功能模型

inp=tf.keras.Input(shape=[?,?,?])
x=layers.Conv2D(.....)(inp)

字符串
输入层：用于创建顺序模型

x=tf.keras.Sequential()
x.add(tf.keras.layers.InputLayer(shape=[?,?,?]))

型
另一个区别是
在Keras Sequential模型中使用InputLayer时，可以通过将input_shape参数移动到InputLayer之后的第一个层来跳过它。
也就是说，在连续模型中，您可以跳过InputLayer，直接在第一层中指定形状。即从这个

model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(4,)),
tf.keras.layers.Dense(8)])

型
到这个

model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(8, input_shape=(4,))])

型

赞(0）回复(0）举报 2023-08-06

6ojccjat4#

用简单的话来定义它：
keras.layers.Input用于示例化KerasTensor。在这种情况下，你的数据可能不是一个tfTensor，可能是一个np数组。
另一方面，keras.layers.InputLayer是一个层，其中您的数据已经定义为tfTensor类型之一，即可以是不规则Tensor或常量或其他类型。
希望这对你有帮助！

赞(0）回复(0）举报 2023-08-06

bn31dyow5#

只是补充已经说过的内容，我测试了它们，它们似乎并不等同（类似的布局不会产生完全相同的结果）。因此，按照建议使用input_shape可能会更好。

的数据