提升 Keras/TF 性能：掌握输入形状错误和批处理

这篇文章提供了一个有价值的指南，用于解决 Keras 和 TensorFlow 中常见的输入形状错误，这对于有效的模型训练至关重要。 通过强调使用 `tf.data.Dataset` 进行批处理的重要性，作者使开发人员能够优化其数据管道，以实现更快、更可靠的模型性能。

• •本文重点介绍了如何解决 Keras/TF 中的“Invalid input shape”错误。
• •它强调了使用 `.batch(BATCH_SIZE)` 和 `tf.data.Dataset` 进行批处理的重要性。
• •它提供了用于对齐标签形状和模型输出以实现稳定训练的解决方案。