keras中的两种模型:sequential和model

Keras中有两种常用的模型类型：Sequential模型和Model模型。

Sequential模型是最简单的模型类型，它是一系列层的线性堆叠。我们可以通过Sequential类来创建Sequential模型，然后往模型中添加各种层，比如全连接层、卷积层、池化层等。Sequential模型在处理简单的线性堆叠的网络结构时非常方便，并且使用起来也比较简单。

而Model模型则更加灵活，它提供了更多的自定义能力。我们可以使用Model类来创建Model模型，通过将各个层以及它们之间的连接关系以图状方式定义，并将输入和输出指定为Model对象的属性。这种方式允许我们构建更加复杂的网络结构，如有多个输入和输出的模型、共享层的模型等。

在Model模型中，我们除了可以定义各种层之外，还可以定义自定义的损失函数、指标函数、优化器等。我们可以通过传递多个输入和输出的张量来编译Model模型，并使用.fit()函数来进行训练。此外，我们也可以通过调用.evaluate()函数来评估模型的性能，以及使用.predict()函数来进行预测。

总之，Sequential模型适用于简单的线性堆叠结构，使用起来比较方便；而Model模型则提供了更大的灵活性，适用于构建更复杂的网络结构和定制化的模型。在Keras中，我们可以根据实际的需求选择使用这两种模型来构建我们的深度学习模型。