Question

当我阅读Keras文档时，发现了一个称为功能性API的术语。

Keras中功能API的含义是什么？

有人可以帮助您了解Keras中的基本和重要术语吗？

谢谢

Answer 1

这是一种创建模型的方法。可以使用顺序模型（教程here）：

例如：

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

model = Sequential([
    Dense(32, input_shape=(784,)),
    Activation('relu'),
    Dense(10),
    Activation('softmax'),
])

您可以使用输入功能来调用它。第二种方法是实用的（教程here）。您可以在每个图层上调用下一个，这将使您在创建模型时具有更大的灵活性，例如：

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

# This returns a tensor
inputs = Input(shape=(784,))

# a layer instance is callable on a tensor, and returns a tensor
output_1 = Dense(64, activation='relu')(inputs)
# you call layer with another layer to create model
output_2 = Dense(64, activation='relu')(output_1)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(output_2)

# This creates a model that includes
# the Input layer and three Dense layers
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(data, labels)  # starts training

您还可以继承Model的子类，类似于Chainer或PyTorch向用户提供的子类，但是在Keras中使用了很多子类。

keras中的功能性API是什么意思？

1 个答案: