在tf.keras中，None维度意味着它可以是任何标量数，因此您可以使用此模型来推断任意长度的输入。这个维度不会影响网络的大小，它只是表示您可以在测试期间自由选择输入的长度（样本数）。

你几乎是对的。但是，在您的具体示例中(None,)，(None,12)我们实际上确实知道模型输入的大小，这就是可以编译模型的原因。(None,)指标量输入，(None,12)指 12 维输入向量。因此，可以将其None视为模型优化算法批量大小的可调整变量/占位符。

一个更具体的例子：如果模型优化/训练期间的批量大小是 32，那么None将取一个值 32 并且您的模型的输入将是 size (32,12)。