keras里的model
时间: 2023-08-22 19:13:28 浏览: 44
在Keras中,可以使用两种方式导入模型。第一种是使用Sequential顺序模型,可以通过以下代码导入:
```python
from keras.models import Sequential
```
第二种是使用自定义的Model类,可以通过以下代码导入:
```python
from keras.models import Model
```
使用自定义的Model类可以实现完全定制化的模型,需要继承Model类并在call方法中实现自己的前向传播。这个功能在Keras 2.2.0版本引入。使用自定义Model构建模型的示例代码如下:
```python
model = Model(inputs=a, outputs=b)
model = Model(inputs=\[a1, a2\], outputs=\[b1, b2, b3\])
```
通过inputs和outputs参数可以构造多输入和多输出的模型。使用Model类的方法与使用Sequential模型类似。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Keras学习(一)—— Keras 模型(keras.model): Sequential 顺序模型 和 Model 模型](https://blog.csdn.net/weixin_42886817/article/details/99831718)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Keras的Model模型使用](https://blog.csdn.net/qq_31112205/article/details/103046794)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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