越来越火的tf.keras模型,这三种构建方式记住了,你就是大佬!!!

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很多人会说,keras模型和tf.keras模型我到底选择那个模型呢?好纠结啊,但是,真的需要纠结吗?就像两个不同大美女在你面前叫你选择,你做如何选择呢?手动滑稽。>(个_个)<
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以下总结了tf.keras模型的三种构建方式

1. 首先,最常用的就是使用tf.keras.Sequential按层顺序构建模型

代码示例:
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或者使用以下方式
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那么这种构建方式适用于什么场合呢?以及它的缺点呢?

(1)适用场合
对于顺序结构的模型(没有多个输入输出,也没有分支),优先使用Sequential方法构建。
(2)缺点
不能创建以下模型结构:
①共享层
②模型分支
③多个输入分支
④多个输出分支

2. Keras函数式API创建模型

代码示例:
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适用场合:如果模型有多输入或者多输出,或者模型需要共享权重,或者模型具有分支连接、循环连接等非顺序结构,推荐使用函数式API进行创建。

3. Keras Model Subclassing方式

代码示例:
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构造tf.keras.Model的子类来编写模型,需要覆写Model类中的__init__方法和call方法。
__init__方法中定义我们要使用的层,这里可以使用Keras自带的层;
call方法中实现模型的网络层。

以上是关于越来越火的tf.keras模型,这三种构建方式记住了,你就是大佬!!!的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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