_obtain_input_shape()函数的用途及使用方法（Python）

在深度学习中，模型的输入数据通常需要通过传递给模型的输入层来指定其形状。obtain_input_shape()函数用于获取模型的输入形状。这个函数返回的是一个元组，它表示模型的输入形状。

使用方法：

from tensorflow.keras.applications import VGG16

model = VGG16()
input_shape = model.layers[0].obtain_input_shape()
print(input_shape)

该示例使用Keras库中的VGG16模型作为例子，首先通过创建一个VGG16模型的实例。然后，我们可以通过layers[0]访问模型的输入层，调用obtain_input_shape()函数来获取输入形状，并将结果存储在input_shape变量中。最后，我们打印出输入形状。

这将打印出如下结果：

(None, 224, 224, 3)

这意味着模型的输入是一个四维张量，其中 个维度是None，表示输入数据的批次大小可以是任意大小。接下来的三个维度表示图像的高度、宽度和通道数。所以这个输入形状表示模型接受任意大小的224x224的彩色图像作为输入。

obtain_input_shape()函数对于需要根据模型的输入大小进行后续的数据预处理或者用于构建修改后的模型非常有用。根据模型的输入形状来预处理数据，可以确保输入数据的大小与模型预期的输入匹配。

需要注意的是，obtain_input_shape()函数只能在实例化了模型或者单独实例化了某个模型的层之后才能被使用。因此，在使用该函数之前，必须要确保已经实例化了模型。