使用Python Tensorflow输入形状（53，）。。。什么'；这个逗号是怎么回事？

我被下面这行代码弄糊涂了：

input\u img=input（shape=（53，））

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我有一批52幅图像，但是元组在逗号之后怎么可能什么都没有呢？这是什么意思

它与标量相同，但被解释为形状

如果您感到困惑，您可以看看列表如何滥用此功能，例如：

print([
       0,
       1,
       2,  # <- This comma is unnecessary but won't break your code
])

打印([
0,
1.
2，#函数输入为参数形状

使用逗号可以使用单个项定义元组。如果仅使用（53）或53，它将被解释为整数：

type( 53 )
<class 'int'>
type( (53) )
<class 'int'>
type( (53,) )
<class 'tuple'>

因此，为了用单个项定义元组，您必须添加逗号：（53，）
对于图像，它应该是这样的
shape=（28,28,3）
，层的预期输入是4维
（无，28,28,3）
第一个是批处理size@ShubhamShaswat你可能就在这里。现在看看这个。我在这里举了一个例子：通常，只要使用
input\u shape=X\u train.shape[1:][/code>你能详细说明一下吗？我不明白你的意思，你只是在那里打印一个列表？看最后一个逗号；）我认为这与Co的答案相结合是有道理的！
(53) + 2 # would raise an error if (53) was a tuple
(53 + 1)*2 # would also raise an error if (53+1) was a tuple