tf.keras.layers.Inputのテンソルの階数について

Question

疑問点

tensorflow/kerasを学習しているものです。

kerasの公式ページを参考にテンソルの形状をtf.shape()で出力したのですが、作成したlayerよりも
階数が一つ追加されてしまいます。
直感的にはlayerで指定した階数と同じものが出力されると思うのですが、階数が増えるのは
なぜでしょうか。

初歩的な質問で申し訳ないのですが、よろしくお願いします

該当のソースコード

import tensorflow as tf
x = tf.keras.layers.Input(shape=(32))
#------ shape=(32)で一回のテンソルとしてlayerを作成

display(tf.shape(x))
#<KerasTensor: shape=(2,) dtype=int32 inferred_value=[None, 32] (created by layer 'tf.compat.v1.shape_14')>
#------ inferred_value=[None, 32] と二階のテンソルになっている

Answer 1

質問で貼られているKerasの公式ページに、

(The first None represents the as yet unknown batch size.)

と記載されている通り、
（雑な和訳：最初のNoneはまだわからない"batch size"を表している）
追加されている次元はバッチサイズを表す次元です。

Noneとなっているのは、Modelを構築した後でバッチサイズを指定し学習や推論を実行する際に初めてわかる値だからです。

Kerasのlayer間で渡されるテンソルは、最初の次元にバッチサイズが常に追加されものだと覚えておけば良いと思います。一方で、InputやReshapeなどでshapeを指定する際には、このバッチサイズの次元は無視して指定することになっています。

参考となる質問・回答も貼っておきます。こちらではSequentialを使用していますが、考え方は同じです。
https://teratail.com/questions/227891

Comments

[Anonymous2020]

大変参考になりました
ありがとうございます。