tf.keras.models.model vs tf.keras.Z20F35E630DAF394DBFA4C3F86
[英]tf.keras.models.model vs tf.keras.model
问题描述
tf.keras API中的models是否冗余？ 在某些情况下，即使不使用models ，代码也运行良好。
-
keras.models.sequential和keras.sequential -
tf.keras.models.Model和tf.keras.Model
然而，有时， models似乎是必要的。 例如，
model = keras.models.load_model() , But model = keras.Model does not has .load_model() function. 因为.load_model()在tf.keras.Model中定义。
我发现它非常混乱和半冗余。 谁能解释models的意义何在，什么时候有必要？
2 个解决方案
解决方案1
2 已采纳 2020-10-09 17:59:57
这可能更直观且更易于阅读（尽管这取决于文档的准确性）。 使用TensorFlow 文档，您可以单击“查看别名”，就像我在下面的屏幕截图中所做的那样：
这将表明tf.keras.Model具有tf.keras.models.Model和 70689485E78 别名。 因此，它们指向同一件事。
这适用于TensorFlow 2.3.0 ，但对于其他先前的 2.x 版本应该类似。
解决方案2
0 2020-08-11 02:36:19
他们是一样的东西。 all is from tensorflow.python.keras.engine.training import Model checkout: keras. 初始化.py和keras.models.py
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