【DL--05】深度学习基本概念—函数式模型

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我是靠谱客的博主追寻铃铛，最近开发中收集的这篇文章主要介绍【DL--05】深度学习基本概念—函数式模型，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

函数式模型

函数式模型算是本文档比较原创的词汇了，所以这里要说一下

在Keras 0.x中，模型其实有两种，一种叫Sequential，称为序贯模型，也就是单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，跨层连接统统没有。这种模型编译速度快，操作上也比较简单。第二种模型称为Graph，即图模型，这个模型支持多输入多输出，层与层之间想怎么连怎么连，但是编译速度慢。可以看到，Sequential其实是Graph的一个特殊情况。

在Keras1和Keras2中，图模型被移除，而增加了了“functional model API”，这个东西，更加强调了Sequential是特殊情况这一点。一般的模型就称为Model，然后如果你要用简单的Sequential，OK，那还有一个快捷方式Sequential。

由于functional model API在使用时利用的是“函数式编程”的风格，我们这里将其译为函数式模型。总而言之，只要这个东西接收一个或一些张量作为输入，然后输出的也是一个或一些张量，那不管它是什么鬼，统统都称作“模型”。