在Keras中使用和不使用Sequential（）建立模型之間有什么區別？

Question

我有2個build_model函數，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 ？ 它們實際上是一樣的嗎？ 差異會影響其他層嗎？

Answer 1

實際上，有創建的模型之間使用功能API沒有差別（即build_model01和為順序模型創建的相同模型（即） build_model02 ）。 您可以通過檢查Sequential類源代碼進一步確認這一點； 如您所見，它是Model類的子類。 當然，Keras功能API 為您提供了更大的靈活性 ，它使您可以創建具有復雜架構的模型（例如，具有多個輸入/輸出或多個分支的模型）。