python - Keras:模型和图层有什么区别？

Question

编辑:This video Franchois Chollet 说 Layer + training eval methods = Model

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在 keras 文档中它说模型是由层组成的。然而in this section它表明模型可以由模型组成。

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input, Dense, Flatten
from keras.models import Model

# First, define the vision modules
digit_input = Input(shape=(27, 27, 1))
x = Conv2D(64, (3, 3))(digit_input)
x = Conv2D(64, (3, 3))(x)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
out = Flatten()(x)

vision_model = Model(digit_input, out)

# Then define the tell-digits-apart model
digit_a = Input(shape=(27, 27, 1))
digit_b = Input(shape=(27, 27, 1))

# The vision model will be shared, weights and all
out_a = vision_model(digit_a)
out_b = vision_model(digit_b)

concatenated = keras.layers.concatenate([out_a, out_b])
out = Dense(1, activation='sigmoid')(concatenated)

classification_model = Model([digit_a, digit_b], out)

那么，Model和layers的有效区别是什么？它只是为了代码的可读性还是起到了某种作用？

Answer 1

在 Keras 中，一个网络是一个directed acyclic graph 层 的 (DAG)。 模型是一个添加了训练和评估程序的网络。

该框架允许您从各个层和其他 DAG 构建网络 DAG。后者是您在示例中看到的内容，似乎是造成混淆的原因。