Keras Functional API：如何去除输入层输出形状的方括号

问题根源 #

你提供的代码中Model类的实例化参数存在错误，正确写法需要明确指定inputs和outputs参数，而非直接传入未定义的y与张量x。错误传参会导致Keras将输入解析为列表形式，进而让输入层输出形状显示为[(None, 32)]。

修正后的代码 #

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

# 定义输入层
i = Input(shape=(32,))
# 添加全连接层
x = Dense(16, activation='softmax')(i)
# 正确实例化Model，指定inputs和outputs参数
model = Model(inputs=i, outputs=x)
# 查看模型摘要
model.summary()

修正后的模型摘要效果 #

Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 input_1 (InputLayer)        (None, 32)                0         
                                                                 
 dense_1 (Dense)             (None, 16)                528       
                                                                 
=================================================================
Total params: 528
Trainable params: 528
Non-trainable params: 0

关键说明 #

当Model的inputs参数接收单个输入张量时，输入层的输出形状会以单个元组(None, 32)的形式展示；只有传入多个输入组成的列表（如inputs=[i1, i2]）时，输出形状才会被方括号包裹。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kaispace30098