Keras中input_shape、input_dim和input_length参数有何具体应用区别？

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在Keras中，数据通常以张量的形式表示，不涉及动态特性，仅考虑shape。例如，张量[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]的shape为(3, 3)。

在keras中，数据是以张量的形式表示的，不考虑动态特性，仅考虑shape的时候，可以把张量用类似矩阵的方式来理解。

例如

[[1],[2],[3]] 这个张量的shape为（3,1）

[[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]这个张量的shape为（3,2,2）,

[1,2,3,4]这个张量的shape为（4，）

input_shape：即张量的shape。从前往后对应由外向内的维度。

input_length：代表序列长度，可以理解成有多少个样本

input_dim：代表张量的维度，（很好理解，之前3个例子的input_dim分别为2,3,1）

通过input_length和input_dim这两个参数，可以直接确定张量的shape。

常见的一种用法：

只提供了input_dim=32，说明输入是一个32维的向量，相当于一个一阶、拥有32个元素的张量，它的shape就是（32，）。

因此，input_shape=(32, )

补充知识：keras中的shape/input_shape

在keras中，数据是以张量的形式表示的，张量的形状称之为shape，表示从最外层向量逐步到达最底层向量的降维解包过程。