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[Sugestão] input_dim depreciado

Referente ao curso Deep Learning: previsão com Keras, no capítulo Regressão e atividade Adicionando camadas

por William Menezes De Oliveira
| 84.5k xp | 110 posts

Para evitar o aparecimento de avisos ao executar:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input

regressor_2 = Sequential()

# Entrada moderna e recomendada
regressor_2.add(Input(shape=(1,)))

regressor_2.add(Dense(8, kernel_initializer='random_uniform',
                      activation='linear', use_bias=False))

regressor_2.add(Dense(8, kernel_initializer='random_uniform',
                      activation='linear', use_bias=False))

regressor_2.add(Dense(1, kernel_initializer='random_uniform',
                      activation='linear', use_bias=False))
2 respostas
por NATHALIA QUEIROZ
| 3774.5k xp | 8633 posts
Alura Scuba Team

Ei! Tudo bem, William?

Obrigada pela sugestão! É ótima. De fato, o uso de input_dim ficou depreciado nas versões mais recentes do Keras, e a abordagem com Input(shape=(...)) é a forma moderna e mais limpa de definir a entrada do modelo.
Isso evita warnings e deixa o código alinhado com as práticas atuais da API funcional.

Mais uma vez, agradeço por contribuir com a melhoria do conteúdo, sugestões assim ajudam bastante!

Continue se dedicando aos estudos e qualquer dúvida, compartilhe.

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
solução!
por William Menezes De Oliveira
| 84.5k xp | 110 posts

Existe a necessidade de atuliazar esse curso, de acordo com as boas práticas usadas no mercado.