inputLayer

输入层

自 R2023b 起

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    说明

    输入层将未格式化数据或具有自定义格式的数据输入到神经网络。

    创建对象

    语法

    layer = inputLayer(inputSize)
    layer = inputLayer(inputSize,inputFormat)
    layer = inputLayer(___,Name=name)

    描述

    layer = inputLayer(inputSize) 创建用于未格式化数据的输入层。 (自 R2025a 起)

    layer = inputLayer(inputSize,inputFormat) 创建输入层并指定自定义数据格式。

    示例

    layer = inputLayer(___,Name=name) 在上述语法中任何输入参量组合的基础上，额外指定层名称。例如，Name="in" 指定该层的名称为 "in"。

    输入参量

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    输入的大小，指定为由正整数或 NaN 组成的行向量。

    对于支持批量维度或时间维度为可变大小的网络，请将对应维度的大小指定为 NaN。

    此参量设置 InputSize 属性。

    示例: [224 224 3]

    数据类型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

    数据维度的描述，指定为字符向量或字符串标量。

    数据格式是一个字符串，其中每个字符描述对应数据的维度的类型。

    这些字符是：

    • "S" - 空间

    • "C" - 通道

    • "B" - 批量

    • "T" - 时间

    • "U" - 未指定

    例如，假设有一个表示一批序列的数组，其中第一个、第二个和第三个维度分别对应于通道、观测值和时间步。您可以将该数据描述为具有格式 "CBT"（通道、批量、时间）。

    如果 InputFormat 为 ""，则该层会直接将未格式化数据传递给神经网络。请确保后续层支持未格式化输入数据。 (自 R2025a 起)

    对于层输入格式，您可以指定多个标注为 "S" 或 "U" 的维度。标签 "C"、"B" 和 "T" 最多可以使用一次。当维数大于 2 时，输入格式中最右边的 "U" 维度对应的输入大小必须大于 1。

    有关详细信息，请参阅Deep Learning Data Formats。

    此参量设置 InputFormat 属性。

    示例: "SSCB"

    示例: "SCBT"

    示例: "TCB"

    数据类型: char | string

    层名称，指定为字符向量或字符串标量。对于 Layer 数组输入，trainnet 和 dlnetwork 函数会自动为未命名层指定名称。

    此参量设置 Name 属性。

    数据类型: char | string

    属性

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    输入

    此 属性 为只读。

    此属性在创建后是只读的。

    输入的大小，存储为由正整数或 NaN 组成的行向量。

    对于支持批量维度或时间维度为可变大小的网络，对应值为 NaN。

    数据类型: double

    此属性在创建后是只读的。

    数据维度的描述，存储为字符向量。

    数据格式是一个字符串，其中每个字符描述对应数据的维度的类型。

    这些字符是：

    • "S" - 空间

    • "C" - 通道

    • "B" - 批量

    • "T" - 时间

    • "U" - 未指定

    例如，假设有一个表示一批序列的数组，其中第一个、第二个和第三个维度分别对应于通道、观测值和时间步。您可以将该数据描述为具有格式 "CBT"（通道、批量、时间）。

    如果 InputFormat 为 ""，则该层会直接将未格式化数据传递给神经网络。请确保后续层支持未格式化输入数据。 (自 R2025a 起)

    有关详细信息，请参阅Deep Learning Data Formats。

    数据类型: char

    层

    层名称，指定为字符向量或字符串标量。对于 Layer 数组输入，trainnet 和 dlnetwork 函数会自动为名称为 "" 的层分配一个新的唯一名称。

    InputLayer 对象将此属性存储为字符向量。

    数据类型: char | string

    此 属性 为只读。

    层输入数目。该层没有输入。

    数据类型: double

    此 属性 为只读。

    层的输入名称。该层没有输入。

    数据类型: cell

    此 属性 为只读。

    层的输出数，存储为 1。此层只有一个输出。

    数据类型: double

    此 属性 为只读。

    输出名称，存储为 {'out'}。此层只有一个输出。

    数据类型: cell

    示例

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    打开实时脚本

    创建一个用于输入一维图像数据（三维数据，维度分别对应于空间、通道和观测值）的输入层。指定数据具有三个通道，图像高度大小为 64。指定批量维度可变。

    inputSize = [64 3 NaN];
inputFormat = "SCB";
layer = inputLayer(inputSize,inputFormat)
    layer = 
  InputLayer with properties:

           Name: ''
      InputSize: [64 3 NaN]
    InputFormat: 'SCB'

    将该输入层包含在一个网络中。

    layers = [
    inputLayer([64 3 NaN],"SCB")
    convolution1dLayer(5,32)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer];
    打开实时脚本

    创建一个用于输入时空数据（四维数据，维度分别对应于空间、通道、时间和观测值）的输入层。指定数据具有三个通道，空间大小为 64。指定批量和时间维度可变。

    inputSize = [64 3 NaN NaN];
inputFormat = "SCBT";
layer = inputLayer(inputSize,inputFormat)
    layer = 
  InputLayer with properties:

           Name: ''
      InputSize: [64 3 NaN NaN]
    InputFormat: 'SCBT'

    将该输入层包含在一个网络中。

    layers = [
    inputLayer([64 3 NaN NaN],"SCBT")
    convolution1dLayer(5,32)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    globalAveragePooling1dLayer
    flattenLayer
    lstmLayer(100,OutputMode="last")
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer];

    算法

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    扩展功能

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    版本历史记录

    在 R2023b 中推出

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    另请参阅

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