淺談Keras的Sequential與PyTorch的Sequential的區(qū)別
深度學(xué)習(xí)庫(kù)Keras中的Sequential是多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的線性堆疊，在實(shí)現(xiàn)AlexNet與VGG等網(wǎng)絡(luò)方面比較容易，因?yàn)樗鼈儧]有ResNet那樣的shortcut連接。在Keras中要實(shí)現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)則需要Model模型。
下面是Keras的Sequential具體示例：
可以通過向Sequential模型傳遞一個(gè)layer的list來構(gòu)造該模型：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model = Sequential([
Dense(32, input_dim=784),
Activation('relu'),
Dense(10),
Activation('softmax'),
])
也可以通過.add()方法一個(gè)個(gè)的將layer加入模型中：
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))
model.add(Activation('relu'))
Keras可以通過泛型模型（Model）實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，如ResNet，Inception等，具體示例如下：
from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model # this returns a tensor inputs = Input(shape=(784,)) # a layer instance is callable on a tensor, and returns a tensor x = Dense(64, activation='relu')(inputs) x = Dense(64, activation='relu')(x) predictions = Dense(10, activation='softmax')(x) # this creates a model that includes # the Input layer and three Dense layers model = Model(input=inputs, output=predictions) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(data, labels) # starts training
在目前的PyTorch版本中，可以僅通過Sequential實(shí)現(xiàn)線性模型和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型。PyTorch中的Sequential具體示例如下：
model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(D_in, H), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(H, D_out), )
也可以通過.add_module()方法一個(gè)個(gè)的將layer加入模型中：
layer1 = nn.Sequential()
layer1.add_module('conv1', nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, padding=1))
layer1.add_module('relu1', nn.ReLU(True))
layer1.add_module('pool1', nn.MaxPool2d(2, 2))
由上可以看出，PyTorch創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)的方法與Keras類似，PyTorch借鑒了Keras的一些優(yōu)點(diǎn)。
以上這篇淺談Keras的Sequential與PyTorch的Sequential的區(qū)別就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
python shell根據(jù)ip獲取主機(jī)名代碼示例
這篇文章主要介紹了python shell根據(jù)ip獲取主機(jī)名代碼示例，涉及用socket模塊和shell中hostname命令獲取等相關(guān)內(nèi)容，具有一定參考價(jià)值，需要的朋友可以了解下。2017-11-11
前面幾篇都是以介紹基礎(chǔ)知識(shí)為主，各位童鞋估計(jì)都在犯嘀咕了，你到底寫不寫爬蟲??？？額，好吧，本文就給大家寫一個(gè)簡(jiǎn)單的百度貼吧的python爬蟲代碼。2014-11-11
這篇文章主要為大家介紹了Python函數(shù)的嵌套，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下，希望能夠給你帶來幫助2022-01-01
Python求兩個(gè)字符串最長(zhǎng)公共子序列代碼實(shí)例
這篇文章主要介紹了Python求兩個(gè)字符串最長(zhǎng)公共子序列代碼實(shí)例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-03-03
python?Pydub簡(jiǎn)單易用的音頻處理庫(kù)使用實(shí)例探索
Pydub是一個(gè)簡(jiǎn)單易用的Python庫(kù),它讓音頻處理變得像處理列表或字符串一樣簡(jiǎn)單,你可以用Pydub來剪輯、合并、調(diào)整音頻文件,以及執(zhí)行許多其他的音頻處理任務(wù),它支持多種音頻格式,包括常見的MP3、WAV和AAC2024-01-01
Pycharm創(chuàng)建Django項(xiàng)目示例實(shí)踐
本文主要介紹了Pycharm創(chuàng)建Django項(xiàng)目示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2022-03-03
Python文本情感分類識(shí)別基于SVM算法Django框架實(shí)現(xiàn)
這篇文章主要為大家介紹了Python文本情感分類識(shí)別基于SVM算法Django框架實(shí)現(xiàn)詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪2023-07-07
Python循環(huán)緩沖區(qū)的應(yīng)用詳解
循環(huán)緩沖區(qū)是一個(gè)線性緩沖區(qū),邏輯上被視為一個(gè)循環(huán)的結(jié)構(gòu),本文主要為大家介紹了Python中循環(huán)緩沖區(qū)的相關(guān)應(yīng)用,有興趣的小伙伴可以了解一下2025-03-03
這篇文章主要介紹了Python中可變變量與不可變變量，但Python中沒有指針和引用的概念，導(dǎo)致很多時(shí)候參數(shù)的傳遞和調(diào)用的時(shí)候會(huì)產(chǎn)生疑問：我到底是復(fù)制了一份新的做操作還是在它指向的內(nèi)存操作？下面我們就帶著疑問去閱讀下面文章內(nèi)容吧2021-10-10
Python?Paramiko上傳下載sftp文件及遠(yuǎn)程執(zhí)行命令詳解
這篇文章主要為大家介紹了Python?Paramiko上傳下載sftp文件及遠(yuǎn)程執(zhí)行命令示例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪2022-07-07