如何解释张量流模型摘要中打印的输出形状？

Question

我有用于 MNIST 数据分类问题的简单多层感知器。

model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

打印摘要时，我收到以下输出：

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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
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flatten_8 (Flatten)          (None, 784)               0         
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dense_16 (Dense)             (None, 128)               100480    
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dense_17 (Dense)             (None, 10)                1290      
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Total params: 101,770
Trainable params: 101,770
Non-trainable params: 0
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如何解释摘要中打印的输出形状？为什么输出形状元组中没有 therm？为什么第一层不只是(784)？

Answer 1

“无”值是指输入样本的数量（批量大小）。为了允许您在不同大小的训练集上进行训练，该值为 None。如果它是一个数字，例如 50，这意味着您只能训练 50 个样本，这通常不是很有用（但偶尔会有应用）。