Keras 模型指南 📚

Keras 是 TensorFlow 的高级 API，提供了灵活的模型构建方式。以下是关于 Keras 模型的核心内容：

模型类型 🌐

1. 顺序模型
   通过 Sequential 类按层堆叠构建模型，适合简单的线性拓扑结构。

   

2. 函数式 API
   使用 FunctionalAPI 创建复杂网络（如多输入/输出、共享层），需明确指定输入和输出。

   

3. 自定义模型
   通过继承 Model 类实现自定义训练循环，适用于高级用例。

   

快速入门 🔧

• 定义模型：model = Sequential([Dense(32, input_shape=(...)), ...])
• 编译模型：model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
• 训练模型：model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

扩展阅读 📚

• Keras 顺序模型详解
• 函数式 API 使用教程

📌 提示：点击上方链接可深入学习不同模型的实现细节，适合不同场景的开发需求。