Keras Sequential 顺序模型
Keras Sequential 顺序模型 https://keras.io/zh/getting-started/sequential-model-guide/#keras-sequential 顺序模型是多个网络层的线性堆叠。 你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器,来创建一个 Sequential 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'), ]) 也可以简单地使用 .add() 方法将各层添加到模型中: model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=784)) model.add(Activation('relu')) 指定输入数据的尺寸 模型需要知道它所期望的输入的尺寸。出于这个原因,顺序模型中的第一层(且只有第一层,因为下面的层可以自动地推断尺寸)需要接收关于其输入尺寸的信息。有几种方法来做到这一点: 传递一个 input_shape 参数给第一层