Python中如何使用_obtain_input_shape()函数获取输入形状

在Python中使用_obtain_input_shape()函数获取输入形状需要先导入相应的库，然后使用该函数将其应用于具体的输入数据来获取其形状。下面是一个例子，演示了如何使用_obtain_input_shape()函数获取输入形状。

import numpy as np
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.inception_v3 import _obtain_input_shape

# 创建一个示例图像
img_path = 'example.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)

# 获取Inception V3模型的输入形状
input_shape = _obtain_input_shape(input_shape=None,
                                  default_size=224,
                                  min_size=139,
                                  data_format='channels_last',
                                  require_flatten=True)

print('Inception V3模型的输入形状：', input_shape)  # 输出 (None, 224, 224, 3)

在上述示例中，我们首先导入了numpy库和keras.preprocessing.image模块中的相关函数。然后，我们使用image.load_img()函数加载一张图像，设置其目标大小为(224, 224)。接下来，我们将加载的图像转换为数组，并使用np.expand_dims()函数扩展维度。这样，我们就得到了一个具有形状为(1, 224, 224, 3)的输入数据x。

然后，我们调用_obtain_input_shape()函数来获取Inception V3模型的输入形状。这个函数接受不同的参数来确定输入形状，包括input_shape（指定输入形状），default_size（指定默认大小），min_size（指定最小大小），data_format（指定数据格式）和require_flatten（指定是否需要扁平化）。在这个例子中，我们将input_shape设置为None，default_size设置为224，min_size设置为139，data_format设置为'channels_last'，并且将require_flatten设置为True。最后，我们打印出Inception V3模型的输入形状。

总结：在Python中使用_obtain_input_shape()函数获取输入形状的过程是通过导入相应的库，创建输入数据，然后调用该函数来获取形状。