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

Question

什么时候应该使用Input，什么时候应该使用InputLayer？在源代码中有一个描述，但我不知道它意味着什么。

InputLayer：

图层用作图的入口点。它可以包装现有张量(传递input_tensor参数)，也可以创建占位符张量(pass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(Theano或TensorFlow)的张量对象，我们通过某些属性进行扩展，这些属性允许我们通过了解模型的输入和输出来构建Keras模型。

Answer 1

我认为InputLayer和图形模型一起被否决了。我建议您使用输入，就像Keras文档显示的所有示例一样。

Answer 2

InputLayer是可调用的，就像其他keras层一样，而Input不是可调用的，它只是一个张量对象。

当需要像层一样将InputLayer连接到以下层时，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)