keras.Model函数详解

keras.Model是Keras中的一个重要类，可以用来构建模型。它是一个包含多个层的对象，可以用来进行训练、评估和预测。

keras.Model的主要参数：

1. inputs：模型的输入张量或输入张量的列表。如果模型只有一个输入，则为单个张量。如果模型有多个输入，则为张量列表。

2. outputs：模型的输出张量或输出张量的列表。如果模型只有一个输出，则为单个张量。如果模型有多个输出，则为张量列表。

3. name：模型的名称。

4. trainable：布尔值，指示是否训练模型中的权重。

5. **kwargs：其他参数。

keras.Model的常用方法：

1. compile(optimizer, loss, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None, **kwargs)：编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标等。

2. fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None, validation_steps=None, validation_batch_size=None, **kwargs)：使用输入数据和标签来训练模型。

3. evaluate(x=None, y=None, batch_size=None, verbose=1, sample_weight=None, steps=None, callbacks=None, **kwargs)：使用输入数据和标签来评估模型。

4. predict(x, batch_size=None, verbose=0, steps=None, callbacks=None, **kwargs)：使用输入数据来预测模型的输出。

5. summary(line_length=None, positions=None, print_fn=None)：打印模型的摘要信息。

6. save(filepath, overwrite=True, include_optimizer=True, save_format=None, signatures=None, options=None)：将模型保存到文件中。

7. load(filepath, custom_objects=None, compile=True, options=None)：从文件中加载模型。