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這篇文章主要介紹keras提供了三種定義模型方式分別是什么，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

前言

一、keras提供了三種定義模型的方式

1. 序列式(Sequential) API

序貫(sequential)API允許你為大多數(shù)問題逐層堆疊創(chuàng)建模型。雖然說對很多的應用來說，這樣的一個手法很簡單也解決了很多深度學習網絡結構的構建，但是它也有限制－它不允許你創(chuàng)建模型有共享層或有多個輸入或輸出的網絡。

2. 函數(shù)式(Functional) API

Keras函數(shù)式(functional)API為構建網絡模型提供了更為靈活的方式。

它允許你定義多個輸入或輸出模型以及共享圖層的模型。除此之外，它允許你定義動態(tài)(ad-hoc)的非周期性(acyclic)網絡圖。

模型是通過創(chuàng)建層的實例(layer instances)并將它們直接相互連接成對來定義的，然后定義一個模型(model)來指定那些層是要作為這個模型的輸入和輸出。

3.子類(Subclassing) API

補充知識：keras pytorch 構建模型對比

使用CIFAR10數(shù)據(jù)集，用三種框架構建Residual_Network作為例子，比較框架間的異同。

數(shù)據(jù)集格式

pytorch的數(shù)據(jù)集格式

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision

# Download and construct CIFAR-10 dataset.
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../../data/',
                       train=True, 
                       download=True)

# Fetch one data pair (read data from disk).
image, label = train_dataset[0]
print (image.size()) # torch.Size([3, 32, 32])
print (label) # 6
print (train_dataset.data.shape) # (50000, 32, 32, 3)
# type(train_dataset.targets)==list
print (len(train_dataset.targets)) # 50000

# Data loader (this provides queues and threads in a very simple way).
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
                      batch_size=64, 
                      shuffle=True)
"""
# 演示DataLoader返回的數(shù)據(jù)結構
# When iteration starts, queue and thread start to load data from files.
data_iter = iter(train_loader)

# Mini-batch images and labels.
images, labels = data_iter.next()
print(images.shape) # torch.Size([100, 3, 32, 32])
print(labels.shape) 
# torch.Size([100]) 可見經過DataLoader后，labels由list變成了pytorch內置的tensor格式
"""
# 一般使用的話是下面這種
# Actual usage of the data loader is as below.
for images, labels in train_loader:
  # Training code should be written here.
  pass

標題名稱：keras提供了三種定義模型方式分別是什么-創(chuàng)新互聯(lián)
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