Kerasパラメータの理解input_shape、input_dimとinput_length

kerasでは,データはテンソル形式で表され,動的特性を考慮せずshapeのみを考慮した場合,テンソルは類似行列で理解できる.例えば[[1],[2],[3]]このテンソルのshapeは(3,1)[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8],[[9,10],[11,12]]]このテンソルのshapeは(3,2,2),[1,2,4]このテンソルのshapeは(4,)
input_shape:テンソルのshapeです.移動後から外向内の次元に対応します.
input_length:シーケンスの長さを表し、どれだけのサンプルがあるか理解できます.
input_dim:テンソルの次元を表し、(前述の3例のinput_dimはそれぞれ2,3,1)
 
inputで_lengthとinput_dimの2つのパラメータは,テンソルのshapeを直接決定できる.
一般的な使い方:inputのみが提供されています.dim=32は、入力が32次元のベクトルであることを示し、1次で32要素を持つテンソルに相当し、そのshapeは(32,)である.だから、input_shape=(32, )