小编给大家分享一下Keras中Sequential和Model的案例分析，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！
在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。差异在于不同的拓扑结构。
序列模型 Sequential
序列模型各层之间是依次顺序的线性关系，模型结构通过一个列表来制定。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
layers = [Dense(32, input_shape = (784,)),
Activation('relu'),
Dense(10),
Activation('softmax')]
model = Sequential(layers)或者逐层添加网络结构
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape = (784,)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))通用模型Model
通用模型可以设计非常复杂、任意拓扑结构的神经网络，例如有向无环网络、共享层网络等。相比于序列模型只能依次线性逐层添加，通用模型能够比较灵活地构造网络结构，设定各层级的关系。
from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model # 定义输入层，确定输入维度 input = input(shape = (784, )) # 2个隐含层，每个都有64个神经元，使用relu激活函数，且由上一层作为参数 x = Dense(64, activation='relu')(input) x = Dense(64, activation='relu')(x) # 输出层 y = Dense(10, activation='softmax')(x) # 定义模型，指定输入输出 model = Model(input=input, output=y) # 编译模型，指定优化器，损失函数，度量 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 模型拟合，即训练 model.fit(data, labels)
补充知识：keras神经网络，Sequential序贯模型（二分类、多分类）
1 Sequential参数
model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=78))
解释：
Sequential 的第一个关于输入数据shape的参数，后边的各个层则可以自动推到出中间数据的shape
01 传递一个input_shape的关键字参数给第一层，如果填入None则表示此位置可能是任何正整数。数据的batch大小不应包含在其中。
02 有些2D层，如Dense，支持通过指定其输入维度input_dim来隐含的指定输入数据shape,是一个Int类型的数据。一些3D的时域层支持通过参数input_dim和input_length来指定输入shape。
03 如果你需要为输入指定一个固定大小的batch_size（常用于stateful RNN网络），可以传递batch_size参数到一个层中，例如你想指定输入张量的batch大小是32，数据shape是（6，8），则你需要传递batch_size=32和input_shape=(6,8)。
2、compile配置学习过程
model.compile(optimizer='rmspropy',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
01 优化器optimizer：
该参数可指定为已预定义的优化器名，如rmsprop、adagrad，或一个Optimizer类的对象。
02 损失函数loss：
该参数为模型试图最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数名，如categorical_crossentropy、mse，也可以为一个损失函数。
03 指标列表metrics：
对分类问题，我们一般将该列表设置为metrics=['accuracy']。指标可以是一个预定义指标的名字,也可以是一个用户定制的函数.指标函数应该返回单个张量,或一个完成metric_name - > metric_value映射的字典.
3、案例
01 基于多层感知器Softmax多分类（图片）
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout,Activation
from keras.optimizers import SGD
import keras #abd
# Generate dummy data
import numpy as np
x_train=np.random.random((1000,20))
y_train=keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10,size=(1000,1)),num_classes=10)
x_test=np.random.random((100,20))
y_test=keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10,size=(100,1)),num_classes=10)
model=Sequential()
# Dense(64) is a fully-connected Layer with 64 hidden units.
# in the first layer ,you must specify the expected input data shape;
# here,20-dimensional vectors.
model.add(Dense(64,activation='relu',input_dim=20))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10,activation='softmax'))
sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', # 损失函数
optimizer=sgd, #
metrics=['accuracy'] # 精确度，评估模型在训练和测试时的网络性能的指标。
)
model.fit(x_train,y_train,epochs=20,batch_size=128)
# batch_size 整数，指定进行梯度下降时每个批次包含的样本数训练时一个批次的样本
# 会被计算一次梯度下降，使目标函数进行一步优化
# epochs；训练20次，整数，训练终止时候的epoch值
score=model.evaluate(x_test,y_test,batch_size=128)
# 评估函数 ，本函数返回一个测试误差的标量值（如果模型没有其他评价指标）。02 MLP的二分类
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Dropout
x_train=np.random.random((1000,20))
y_train=keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10,size=(1000,1)),num_classes=10)
x_test=np.random.random((100,20))
y_test=keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10,size=(100,1)),num_classes=10)
model=Sequential()
model.add(Dense(64,input_dim=20,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64,activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='rmsprop',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train,y_train,
epoches=20,
batch_size=128)
score=model.evaluate(x_test,y_test,batch_size=128)看完了这篇文章，相信你对Keras中Sequential和Model的案例分析有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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