神经网络通常使用向量和张量,这两个数学对象都可以在多个维度上组织数据。 用 Keras 实现的每个神经网络都将具有根据规范进行组织的向量或张量作为输入。 首先,了解如何将数据重整为给定层所需的格式可能会造成混淆。 为避免混淆,建议从尽可能少的组件开始,然后逐渐添加组件。 Keras 的官方文档(在**Layers**部分下)对于了解每种层的要求至关重要。
神经网络通常使用向量和张量,这两个数学对象都可以在多个维度上组织数据。 用 Keras 实现的每个神经网络都将具有根据规范进行组织的向量或张量作为输入。 首先,了解如何将数据重整为给定层所需的格式可能会造成混淆。 为避免混淆,建议从尽可能少的组件开始,然后逐渐添加组件。 Keras 的官方文档(在“层”部分下)对于了解每种层的要求至关重要。
### 注意
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可在[这个页面](https://keras.io/layers/core/)上获得 Keras 官方文档。 该链接直接将您带到**Layers**部分。
可在[这个页面](https://keras.io/layers/core/)上获得 Keras 官方文档。 该链接直接将您带到“层”部分。