Keras序列模型在编译成功后不适合

的情况是模型结构发生变化或者需要重新训练模型的情况。当模型结构发生变化时，编译成功后的模型无法直接适应新的结构，需要重新编译模型。同样地，如果需要重新训练模型，编译成功后的模型也不适合直接使用，需要重新编译并训练模型。

Keras是一个高级神经网络API，它提供了一种简单而快速的方式来构建和训练深度学习模型。在使用Keras构建模型时，通常需要进行编译操作。编译模型时，我们需要指定优化器、损失函数以及评估指标等参数。编译成功后，模型就可以进行训练和预测操作了。

然而，如果在编译成功后需要修改模型的结构，例如添加、删除或修改层，那么编译成功后的模型就不再适用。因为模型结构的变化会导致之前编译的优化器、损失函数等参数不再适用于新的模型结构。此时，我们需要重新编译模型，重新指定优化器、损失函数等参数。

另外，如果需要重新训练模型，编译成功后的模型也不适合直接使用。重新训练模型意味着需要使用新的训练数据集或者进行更多的训练迭代。在重新训练模型之前，我们需要重新编译模型，以确保模型的参数和结构与新的训练需求相匹配。

总结起来，Keras序列模型在编译成功后不适合的情况包括模型结构发生变化和需要重新训练模型。在这些情况下，我们需要重新编译模型，以适应新的模型结构或者训练需求。