【Keras】Keras中的两种模型：Sequential和Model

在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。差异在于不同的拓扑结构。

序列模型 Sequential

序列模型各层之间是依次顺序的线性关系，模型结构通过一个列表来制定。

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

layers = [Dense(32, input_shape = (784,)),
            Activation(relu),
            Dense(10),
            Activation(softmax)]

model = Sequential(layers)

或者逐层添加网络结构

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

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape = (784,)))
model.add(Activation(relu))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation(softmax))

通用模型Model

通用模型可以设计非常复杂、任意拓扑结构的神经网络，例如有向无环网络、共享层网络等。相比于序列模型只能依次线性逐层添加，通用模型能够比较灵活地构造网络结构，设定各层级的关系。

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

# 定义输入层，确定输入维度
input = input(shape = (784, ))
# 2个隐含层，每个都有64个神经元，使用relu激活函数，且由上一层作为参数
x = Dense(64, activation=relu)(input)
x = Dense(64, activation=relu)(x)
# 输出层
y = Dense(10, activation=softmax)(x)
# 定义模型，指定输入输出
model = Model(input=input, output=y)
# 编译模型，指定优化器，损失函数，度量
model.compile(optimizer=rmsprop, loss=categorical_crossentropy, metrics=[accuracy])
# 模型拟合，即训练
model.fit(data, labels)