Keras实例教程之构建模型的第三种方式

Posted 白马负金羁

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多年以前,在TensorFlow中搭建深度学习模型对于很多人来说其实仍然是比较困难的。相比之下,Keras作为独立于TensorFlow的一种深度学习框架则要简单很多。在TensorFlow与PyTorch的竞争中逐渐式微的情况下,TensorFlow团队终于宣布Keras将成为在tensorflow2.0中构建和训练模型的核心高级API。在把Keras完全集成到TensorFlow中后,使得深度学习模型的构建难度大幅下降了。

早先在Keras中构建深度学习模型时主要依赖于两种方法,即:

  • 使用Sequential API (参考【1】)

  • 使用Functional API(参考【2】)

这两种方法也是笔者在数年前所写的系列博客文章中介绍的方法。但在Keras被集成到TensorFlow里后,因为谷歌计划把它打造成在tensorflow2.0中构建和训练模型的核心高级API,所以Keras也有了很大的发展。而在模型构建的方法上,最重要的变化就是引入了第三种方法:

  • 模型子类化

而且如果你比较熟悉PyTorch的话,不难发现,模型子类化这种方法其实跟在PyTorch里面构建模型的方法几乎是如出一辙的。所以,现在Keras里面构建模型的方法就变成了三种,如下图所示。

模型子类化是为需要完全控制“模型、层定义和训练过程”的高级开发人员设计的。你需要创建一个定义模型的自定义类,而且你可能不需要它来执行日常任务。但是,如果你是一个有实验需求的研究人员࿰

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