关于kereas、TensorFlow里的input_shape、shape的数据维度和其它函数

1、其中其使用input_shape=(12,)，这个指的是输入一维的数据，其例子如下：

# as first layer in a Sequential model
model = Sequential()
model.add(Reshape((3, 4), input_shape=(12,)))
# now: model.output_shape == (None, 3, 4)
# note: `None` is the batch dimension

# as intermediate layer in a Sequential model
model.add(Reshape((6, 2)))
# now: model.output_shape == (None, 6, 2)

# also supports shape inference using `-1` as dimension
model.add(Reshape((-1, 2, 2)))
# now: model.output_shape == (None, 3, 2, 2)

这里一维的数据需要使用‘，’来表示一个Tuple量，而不能直接使用(12),此时的12是一个int型的变量，其是不符合网络输入的数据格式，其中Tuple是是一个元组，其列代表的是数据的每个属性，而行代表的是每个数据的全部数据，其如下：

例如，考虑一个含有32个样本的batch，每个样本都是10个向量组成的序列，每个向量长为16，则其输入维度为(32,10,16)，其不包含batch大小的input_shape为(10,16)

我们可以使用包装器TimeDistributed包装Dense，以产生针对各个时间步信号的独立全连接：

# as the first layer in a model
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Dense(8), input_shape=(10, 16)))
# now model.output_shape == (None, 10, 8)

# subsequent layers: no need for input_shape
model.add(TimeDistributed(Dense(32)))
# now model.output_shape == (None, 10, 32)

程序的输出数据shape为(32,10,8)

使用TimeDistributed包装Dense严格等价于layers.TimeDistribuedDense。不同的是包装器TimeDistribued还可以对别的层进行包装，如这里对Convolution2D包装：

model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Convolution2D(64, 3, 3), input_shape=(10, 3, 299, 299)))

这里的可以看出inpu_shape的数据格式很像图像的（batch，c,height，wieth）,但是实际的不是按照这些参数来的，其中图像的的数据不能直接输入到识别网络里，其要进行转换为array矩阵，其实际格式是（batch，height，width，C），其输入格式一定要有四个参数值，如果不过要通过numpy里的expand_dims函数来生成对应维度的参数值。如下：

图像的数据要转化为对应的array矩阵，才可以输入到神经网络，否则会报错的。其转换后对应的input_shape为：

其通过img_to array(）转换后的矩阵格式是（H，W，C），然后在通过expand_dims增加一维batchsize。其大小是上面的x显示的矩阵大小。这就解开了shape的真正输入格式了。其调试代码如下：

from keras.preprocessing import image as imagepr
import numpy as np

image_path = '../images/test_image.jpg'
# task = sys.argv[2]
# 加载图像
img = imagepr.load_img(image_path, target_size=(7, 6))

# 图像预处理
x = imagepr.img_to_array(img)
print(x)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
print(x)
x = preprocess_input(x)
# 对图像进行分类
preds = model.predict(x)

其中shape使用格式跟input_shape的格式是一样的。其input_shape/shape：张量的形状，即每一阶的个数，其括号里参数从右到左是从矩阵从内到外读取的，用tuple表示。例如[[[1,2,3],[2,3,4]] , [[1,2,3],[2,3,4]]]的shape是(2,2,3)。只有一阶要带逗号，例如(4, )。

2、其中dense是kereas里的全连层函数，其效果如下：

# as first layer in a sequential model:
# as first layer in a sequential model:
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# now the model will take as input arrays of shape (*, 16)
# and output arrays of shape (*, 32)

# after the first layer, you don't need to specify
# the size of the input anymore:
model.add(Dense(32))

关于kereas、TensorFlow里的input_shape、shape的数据维度和其它函数

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