Можно ли полностью контролировать построение модели с помощью Model.build ()?

Question

Когда я позволяю модели "строить себя", я получаю другой результат, чем при вызове Model.build().

В приведенном ниже коде кажется, что вызов:

Model.build (<input_shape>)

не в полной мере использует input_shape.

В этом примере model_input_shape и model_build не совсем совпадают.В частности, слой model_build не знает своего input_shape, хотя input_shape был передан build().

Вот код:

import tensorflow as tf

print (tf.VERSION)

model_input_shape = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, input_shape = (8, ), activation=tf.nn.relu),
])
model_input_shape.summary()
model_input_shape.weights
model_input_shape.layers[0].input_shape

model_build = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu),
])
model_build.build((None, 8))
model_build.summary()
model_build.weights
model_build.layers[0].input_shape

И вот результат выполнения этого кода:

>>> import tensorflow as tf
>>>
>>> print (tf.VERSION)
1.12.0
>>>
>>> model_input_shape = tf.keras.models.Sequential([
...   tf.keras.layers.Dense(64, input_shape = (8, ), activation=tf.nn.relu),
... ])
>>> model_input_shape.summary()
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
dense (Dense)                (None, 64)                576
=================================================================
Total params: 576
Trainable params: 576
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
>>> model_input_shape.weights
[<tf.Variable 'dense/kernel:0' shape=(8, 64) dtype=float32>, <tf.Variable 'dense/bias:0' shape=(64,) dtype=float32>]
>>> model_input_shape.layers[0].input_shape
(None, 8)
>>>
>>> model_build = tf.keras.models.Sequential([
...   tf.keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu),
... ])
>>> model_build.build((None, 8))
>>> model_build.summary()
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
dense_1 (Dense)              multiple                  576
=================================================================
Total params: 576
Trainable params: 576
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
>>> model_build.weights
[<tf.Variable 'dense_1/kernel:0' shape=(8, 64) dtype=float32>, <tf.Variable 'dense_1/bias:0' shape=(64,) dtype=float32>]

>>> model_build.layers[0].input_shape
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\IBM_ADMIN\Documents\wnn\python_3_7_2\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py", line 1338, in input_shape
    raise AttributeError('The layer has never been called '
AttributeError: The layer has never been called and thus has no defined input shape.
>>>

Что на самом деле делает (а не делает) Model.build()?Можно ли использовать Model.build() для построения модели так же, как позволить модели «построить себя»?