阿里天池TensorFlow 2.0入门：顺序、函数式与子类化模型详解

本教程是关于阿里天池平台的TensorFlow 2.0教程，主要针对深度学习初学者，讲解如何使用TensorFlow框架搭建神经网络。教程关注了三种不同的网络构建方法：顺序模型、函数式模型和子类化模型。 **1. 顺序模型（Sequential）** 顺序模型是最基础的网络结构，使用Keras的Sequential类构建。这种模型适用于网络结构为简单线性序列的情况。例如，`model_1`代码示例展示了如何创建一个具有三个层的网络：一个包含10个节点的ReLU激活的隐藏层1，一个有15个节点的ReLU隐藏层2，以及一个5个节点的softmax输出层。`model_1.build(input_shape=(4,28,28,1))`用于指定输入形状，`model_1.summary()`则用于显示网络的架构概览，`keras.utils.plot_model(model_1,'line-fit-seq.png',show_shapes=True)`用于可视化网络结构。 **2. 函数式模型（Functional API）** 函数式模型适合于网络结构更为复杂，存在多个输入或输出，以及共享层的情况。它允许通过函数式的方式定义任意结构的网络。这种方式更加灵活，但可能需要更多的编程逻辑来明确数据流。 **3. 子类化模型（Subclassing Layer/Model）** 对于更高级的网络设计和自定义层的需求，子类化模型提供了最大的灵活性。用户可以直接继承`tf.keras.layers.Layer`或`tf.keras.Model`类，并实现所需的层或模型结构。这种方式适用于结构复杂的网络，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），其中需要自定义行为或者对网络进行深入优化。 初学者应该从顺序模型开始学习，逐步了解基本概念，然后根据需求扩展到函数式模型和子类化模型。每种方法都有其适用场景和优势，理解并熟练运用它们能够帮助深度学习者更好地构建和调试模型。在实践中，可以根据问题的特性选择最合适的网络构建方式，以便更高效地实现模型训练和优化。