Python Keras Conv1D作为第一层

Keras文档包括Conv1D部分中的此位

当使用该层作为模型中的第一层时，提供整数或无的输入形状参数元组，例如，对于128维向量的10个向量序列，提供10、128；对于128维向量的可变长度序列，提供无、128

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我想知道为什么需要这样做，为什么不需要在模型的其他地方提供输入形状。

这是关于层是如何连接的。第一层之后的层是链接的，因此它们的输入形状等于顺序模型中前一层的输出形状：

model.layers[i].input_shape == model.layers[i-1].output_shape

但是第一层呢？由于模型无法推断形状应该是什么，因此它要求您提供它。第一次输入后，可以计算所有形状