Keras模型可视化中的这些（None，x）值是什么？

rnn模型可视化

model = Sequential()

model.add(Embedding(10000, 300, input_length=200))

model.add(LSTM(256, return_sequences=True, dropout=0.5, recurrent_dropout=0.5))

model.add(LSTM(256, dropout=0.5, recurrent_dropout=0.5))

model.add(Dense(4, activation='softmax'))

...

plot_model(model, to_file='rnn.png' ,show_shapes=True, show_layer_names=True)

为什么是（None，200）而不是（200）？

解决方案

那是由于批量大小。训练模型时，可以通过不同的批次大小（例如32、64，...）。

这意味着，例如，如果您训练批处理大小为32的模型，则第一层的形状将为（32，200），依此类推。

构建模型时，仍未定义输入批处理大小。这就是为什么Tensorflow进行打印的原因None。