При работе с библиотекой Keras для глубокого обучения обычно архитектуру модели определяют с помощью Sequential API. В большинстве случаев вам необходимо явно указать входную форму первого слоя. Однако существуют сценарии, в которых вы можете захотеть определить слой Keras Sequential без явного указания входной формы. В этой статье мы рассмотрим несколько способов добиться этого, а также приведем примеры кода.

Метод 1: использование фиктивного входного слоя
Пример кода:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import InputLayer, Dense
model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=(None,)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

Метод 2: использование аргумента batch_input_shape
Пример кода:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', batch_input_shape=(None,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

Метод 3: использование аргумента input_dim
Пример кода:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=10))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

Метод 4: использование слоя-заполнителя
Пример кода:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import InputLayer, Dense
from tensorflow.keras import backend as K
model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_tensor=K.placeholder(shape=(None,))))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

Метод 5: использование лямбда-слоя
Пример кода:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import InputLayer, Dense, Lambda
from tensorflow.keras import backend as K
model = Sequential()
model.add(InputLayer(batch_input_shape=(None,)))
model.add(Lambda(lambda x: x, input_shape=(None,)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

В этой статье мы рассмотрели несколько методов определения слоев Keras Sequential без явного указания входной формы. Эти методы обеспечивают гибкость при работе с динамическими входными фигурами или когда входная форма определяется во время выполнения. Используя фиктивные входные слои, аргумент batch_input_shape, аргумент input_dim, слои-заполнители или лямбда-слои, вы можете легко создавать модели без необходимости заранее указывать входную форму.