在Keras中使用和不使用Sequential（）建立模型之间有什么区别？

Question

我有2个build_model函数，如下所示：

def build_model01():
    X_input = Input(shape=(784,))
    Y = Dense(1, activation='sigmoid')(X_input)
    model = Model(inputs = X_input, outputs = Y, name='build_model')
    return model

def build_model02():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(input_dim=784,units=1,activation='sigmoid'))
    return model

build_model01和build_model02什么build_model02 ？ 它们实际上是一样的吗？ 差异会影响其他层吗？

Answer 1

实际上，有创建的模型之间使用功能API没有差别（即build_model01和为顺序模型创建的相同模型（即） build_model02 ）。 您可以通过检查Sequential类源代码进一步确认这一点； 如您所见，它是Model类的子类。 当然，Keras功能API 为您提供了更大的灵活性 ，它使您可以创建具有复杂架构的模型（例如，具有多个输入/输出或多个分支的模型）。