TensorFlow中Flatten层input_shape参数含义及文档缺失原因咨询

问题1：仅依据官方文档，如何得知Flatten层支持input_shape参数？ #

tf.keras.layers.Flatten是Keras所有层的基类Layer的子类，而input_shape是所有Keras层都支持的通用参数，并非Flatten层特有。所有Keras层的共性参数都会在基类Layer的官方文档中统一说明，你只需查看基类文档就能确认这个参数是所有层的标配：

• 当Flatten作为模型的第一层时，必须指定input_shape（不含batch维度），用来让模型确定输入张量的形状，后续层才能据此计算参数；
• 如果Flatten不是第一层，它会自动承接前一层的输出形状，此时无需显式指定input_shape。

问题2：该参数为何未被文档收录？ #

官方文档的排版逻辑是：只在基类Layer的文档中统一列出所有层的通用参数（比如input_shape、name、trainable等），各个子类层的文档只会聚焦于自身特有的参数和功能。Flatten层的核心功能是将多维张量展平为一维，input_shape属于基类继承来的通用配置，因此不会在Flatten的单独文档中重复说明。

额外补充：你看到的tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28))写法，是把Flatten作为模型的第一层使用，用来接收28x28的单通道图像输入（MNIST灰度图默认通道数为1，Keras会自动补全该维度）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ian Boyd