Python Keras中的顺序模型是什么意思

我最近开始从事Tensorflow的深度学习。我发现这个语句有点不同。我不明白这到底是什么意思，还有没有其他模式可以让我深入学习？

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我在MatconvNet（卷积神经网络的Matlab库）上做了很多工作。从未见过任何顺序定义。

根据Keras文档的定义，顺序模型是层的线性堆栈。您可以通过将层实例列表传递给构造函数来创建顺序模型：

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

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

也可以通过.add（）方法简单地添加层：

有关更多详细信息，请单击

该模型是层的线性堆栈

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ConvNets的通用体系结构是一种顺序体系结构。然而，有些体系结构不是线性堆栈。例如，暹罗网络是两个具有共享层的并行神经网络

构建Keras模型有两种方法：顺序和功能

顺序API允许您为大多数问题逐层创建模型。它的局限性在于它不允许您创建共享图层或具有多个输入或输出的模型

或者，功能API允许您创建具有更大灵活性的模型，因为您可以轻松定义模型，其中层连接到的不仅仅是上一层和下一层。事实上，您可以将层连接到（字面上的）任何其他层。因此，创建诸如暹罗网络和残余网络等复杂网络成为可能

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有关更多详细信息，请访问：

，因为其他人已经提到“顺序模型是层的线性堆栈。”

Sequential model API是一种创建深度学习模型的方法，其中创建Sequential类的实例，并创建模型层并将其添加到其中

添加层的最常用方法是分段添加

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

#initialising the classifier
#defining sequential i.e sequense of layers


classifier = Sequential()

# Adding the input layer and the first hidden layer
classifier.add(Dense(units = 6,activation = 'relu'))
#units = 6 as no. of column in X_train = 11 and y_train =1 --> 11+1/2

#Adding the second hidden lyer
classifier.add(Dense(units = 6, activation='relu'))

#adding the output layer
classifier.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid))

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谢谢还有没有从datatype.mat文件夹中读取图像的最佳方法？

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

#initialising the classifier
#defining sequential i.e sequense of layers


classifier = Sequential()

# Adding the input layer and the first hidden layer
classifier.add(Dense(units = 6,activation = 'relu'))
#units = 6 as no. of column in X_train = 11 and y_train =1 --> 11+1/2

#Adding the second hidden lyer
classifier.add(Dense(units = 6, activation='relu'))

#adding the output layer
classifier.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid))