月度归档： 2019 年 11 月

3种用Keras和TensorFlow2.0创建模型的方法：序列模型，函数式模型和继承子类模型

David不经常聊代码，之所以单独post这篇文章，实在是这三种创建模型的方式很有代表性。市面上所有深度模型框架，在创建模型时，也不外乎这三种方式：

来自：https://www.pyimagesearch.com/2019/10/28/3-ways-to-create-a-keras-model-with-tensorflow-2-0-sequential-functional-and-model-subclassing/

第一种，序列模型。这是Keras最简单的构建模型方式（也许是所有框架中最简单构建方式），它顺序地把所有模型层依次定义，可以共享层的定义，多输入输出，但是如果要有分支，自定义层，就很困难了，下面是一个简单例子：

def shallownet_sequential(width, height, depth, classes):
  # initialize the model along with the input shape to be
  # "channels last" ordering
  model = Sequential()
  inputShape = (height, width, depth)

  # define the first (and only) CONV => RELU layer
  model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding="same",
    input_shape=inputShape))
  model.add(Activation("relu"))

  # softmax classifier
  model.add(Flatten())
  model.add(Dense(classes))
  model.add(Activation("softmax"))

  # return the constructed network architecture
  return model

在Keras中只要模型是Sequential类，那就是使用了序列模型。

第二种，函数式模型。熟悉函数式编程的朋友对这种方式很好理解，即一切定义都是基于函数的。这种方式给了自定义层的更大空间，可更简单地定义层的分支，合并（concatenate）等， 继续阅读3种用Keras和TensorFlow2.0创建模型的方法：序列模型，函数式模型和继承子类模型