keras.Model与keras.Sequential的使用区别

在Keras中，`keras.Sequential`和`keras.Model`都可以用来构建神经网络模型，但它们的使用方式有所不同。

`keras.Sequential`是一种简单的模型类型，它只允许按顺序添加网络层，每层只有一个输入和一个输出。这种模型适用于简单的线性堆叠模型，例如全连接网络或卷积神经网络。

而`keras.Model`则是更加通用的模型类型，它允许我们定义具有多个输入和输出的模型，以及具有共享层或多分支的模型。使用`keras.Model`可以创建非常复杂的神经网络结构，例如GANs、Siamese networks等。

在使用`keras.Sequential`时，我们只需要按顺序添加网络层即可：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

而在使用`keras.Model`时，则需要更加详细地定义模型架构，包括定义输入和输出的形状、层之间的连接方式等：

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

inputs = Input(shape=(100,))
x = Dense(units=64, activation='relu')(inputs)
outputs = Dense(units=10, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

总的来说，`keras.Sequential`适用于简单的线性堆叠模型，而`keras.Model`则更适用于更加复杂的神经网络结构。