Keras：layers.Input和layers.InputLayer之间有什么区别？

Question

我应该何时使用Input，何时应该使用InputLayer？在source code中有描述，但我不确定它的含义。

InputLayer：

  

要用作图表入口点的图层。       它可以包装现有的张量（传递input_tensor参数）       或创建一个占位符张量（传递参数input_shape       或batch_input_shape以及dtype）。

输入：

  

Input()用于实例化Keras张量。       Keras张量是来自底层后端的张量对象       （Theano或TensorFlow），我们肯定会增加       允许我们构建Keras模型的属性       只需了解模型的输入和输出即可。

Answer 1

我认为InputLayer已与Graph模型一起弃用。我建议您使用Input，因为Keras文档中的所有示例都显示。

Answer 2

InputLayer是可调用的，就像其他keras图层一样，而Input是不可调用的，它只是一个Tensor对象。

当您需要将InputLayer像图层一样连接到以下图层时，可以使用它：

inp = keras.layers.InputLayer(input_shape=(32,))(prev_layer)

以下是Input层的用法：

x = Input(shape=(32,))
y = Dense(16, activation='softmax')(x)
model = Model(x, y)