Keras将Sequential类型转换为Functional类型并保存加载权重的机会

Keras是一个高级神经网络API，它提供了两种模型类型：Sequential（序列模型）和Functional（函数式模型）。在Keras中，可以通过将Sequential类型转换为Functional类型来实现更灵活的模型定义和操作。

1. Keras Sequential类型：Sequential模型是最简单的模型类型，它是一系列层的线性堆叠。每个层都有一个输入和一个输出，数据流从输入层经过每个层直到输出层。这种模型适用于简单的线性堆叠结构，例如传统的前馈神经网络。
2. Keras Functional类型：Functional模型是更通用和灵活的模型类型，它可以定义任意的层连接方式。通过使用Functional API，可以创建具有多个输入和多个输出的模型，以及具有共享层和复杂网络拓扑结构的模型。这种模型适用于更复杂的神经网络结构，例如多输入/多输出模型、循环神经网络和残差网络等。

将Sequential类型转换为Functional类型的方法如下：

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

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 将Sequential模型转换为Functional模型
input_layer = model.input
output_layer = model.output

# 创建Functional模型
functional_model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

保存和加载权重的机会是通过使用Keras提供的模型保存和加载功能实现的。可以使用以下方法保存和加载模型权重：

# 保存模型权重
functional_model.save_weights('model_weights.h5')

# 加载模型权重
functional_model.load_weights('model_weights.h5')

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