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这篇文章主要介绍keras提供了三种定义模型方式分别是什么，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

前言

一、keras提供了三种定义模型的方式

1. 序列式(Sequential) API

序贯(sequential)API允许你为大多数问题逐层堆叠创建模型。虽然说对很多的应用来说，这样的一个手法很简单也解决了很多深度学习网络结构的构建，但是它也有限制－它不允许你创建模型有共享层或有多个输入或输出的网络。

2. 函数式(Functional) API

Keras函数式(functional)API为构建网络模型提供了更为灵活的方式。

它允许你定义多个输入或输出模型以及共享图层的模型。除此之外，它允许你定义动态(ad-hoc)的非周期性(acyclic)网络图。

模型是通过创建层的实例(layer instances)并将它们直接相互连接成对来定义的，然后定义一个模型(model)来指定那些层是要作为这个模型的输入和输出。

3.子类(Subclassing) API

补充知识：keras pytorch 构建模型对比

使用CIFAR10数据集，用三种框架构建Residual_Network作为例子，比较框架间的异同。

数据集格式

pytorch的数据集格式

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision

# Download and construct CIFAR-10 dataset.
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../../data/',
                       train=True, 
                       download=True)

# Fetch one data pair (read data from disk).
image, label = train_dataset[0]
print (image.size()) # torch.Size([3, 32, 32])
print (label) # 6
print (train_dataset.data.shape) # (50000, 32, 32, 3)
# type(train_dataset.targets)==list
print (len(train_dataset.targets)) # 50000

# Data loader (this provides queues and threads in a very simple way).
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
                      batch_size=64, 
                      shuffle=True)
"""
# 演示DataLoader返回的数据结构
# When iteration starts, queue and thread start to load data from files.
data_iter = iter(train_loader)

# Mini-batch images and labels.
images, labels = data_iter.next()
print(images.shape) # torch.Size([100, 3, 32, 32])
print(labels.shape) 
# torch.Size([100]) 可见经过DataLoader后，labels由list变成了pytorch内置的tensor格式
"""
# 一般使用的话是下面这种
# Actual usage of the data loader is as below.
for images, labels in train_loader:
  # Training code should be written here.
  pass

当前题目：keras提供了三种定义模型方式分别是什么-创新互联
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