在Keras中组合模型(输出)

在Keras中，组合模型是指将多个模型以某种方式连接在一起，形成一个更复杂的模型。这种模型组合可以通过不同的方式实现，例如序列模型、函数式模型或者子模型等。

在Keras中，有两种主要的方法来组合模型：序列式（Sequential）模型和函数式（Functional）模型。

1. 序列式模型： 序列式模型是一种简单的模型组合方式，适用于线性的层次结构。可以通过向Sequential类传递层的列表来定义一个序列模型。例如，以下代码将创建一个包含两个全连接层的序列模型：

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

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

这个模型包含两个全连接层，第一个层具有64个神经元和relu激活函数，第二个层具有10个神经元和softmax激活函数。

1. 函数式模型： 函数式模型提供了更灵活的模型组合方式，允许创建具有多个输入和多个输出的模型，以及具有共享层或多个输出的模型。可以使用Keras中的Functional API来定义函数式模型。以下是一个简单的函数式模型的示例：

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

input_layer = Input(shape=(100,))
hidden_layer = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
output_layer = Dense(10, activation='softmax')(hidden_layer)

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

这个模型与上面的序列模型具有相同的层次结构和参数设置，只是定义方式不同。在函数式模型中，我们首先使用Input函数定义输入层，然后使用层函数创建隐藏层和输出层，最后使用Model类指定输入和输出。

这些组合模型可以在各种任务中应用，例如图像分类、文本分类、序列生成等。在实际使用中，可以根据具体问题和数据特点选择合适的组合模型。

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