tensorflow时尚MNIST数据集

Question

在 Tensorflow 中使用 Fashion MNIST 数据集。

当构建如下模型时，为什么展平层只有（28*28=724）而不是724x60000？ 60000 是数据集中的图像数量？

模型中每张图像在什么时候使用？

#flatten the images into a 1D array
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras. layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras. layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

# Get the input shape of the Flatten layer
input_shape = model.layers[0].input_shape
print("Input shape:", input_shape)

# Get the output shape of the Flatten layer
output_shape = model.layers[0].output_shape
print("Output shape:", output_shape)

Answer 1

正如评论中所述，该模型适合批量图像，这是数据集中的一小部分。如果您查看结果，您会发现：

#flatten the images into a 1D array
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras. layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

# Get the input shape of the Flatten layer
input_shape = model.layers[0].input_shape
print("Input shape:", input_shape)
>>> Input shape: (None, 28, 28)

# Get the output shape of the Flatten layer
output_shape = model.layers[0].output_shape
print("Output shape:", output_shape)
>>> Output shape: (None, 784)

您可以看到第一个维度是

None

，因为您的模型还不知道批量大小。