如何有条件地向Keras模型添加层？

要有条件地向Keras模型添加层，可以使用以下方法：

使用model.add()方法添加层：可以通过调用model.add()方法来向模型中添加层。该方法需要传入一个层对象作为参数。例如，要添加一个全连接层，可以使用以下代码：

from tensorflow.keras import layers

model = Sequential()
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))

使用model.pop()方法移除最后一层：可以使用model.pop()方法来移除模型的最后一层。通过这种方式，可以在移除最后一层后，再添加新的层。例如，要在一个已经存在的模型中替换最后一层，可以使用以下代码：

model.pop()
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

使用Functional API：Keras还提供了Functional API，它允许更灵活地定义模型的拓扑结构。使用Functional API，可以通过将模型的不同层连接起来来创建任意复杂的模型。以下是一个使用Functional API添加层的示例：

from tensorflow.keras import layers, models

# 定义输入层
inputs = layers.Input(shape=(784,))

# 添加层
x = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = layers.Dense(64, activation='relu')(x)
outputs = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

# 创建模型
model = models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

以上是向Keras模型有条件地添加层的几种方法。根据具体需求和模型结构，可以选择适合的方法来添加层。对于更复杂的模型结构，使用Functional API可能更为灵活和方便。