python - tf.keras.models.model 与 tf.keras.model

Question

tf.keras API 中的 models 是否多余？对于某些情况，即使不使用 models，代码也能正常运行。

1. keras.models.sequential 和 keras.sequential
2. tf.keras.models.Model 和 tf.keras.Model

然而，有时，models 似乎是必要的。例如，
model = keras.models.load_model()，但是model = keras.Model没有.load_model()函数。因为 .load_model() 是在 tf.keras.Model 中定义的。

我发现它相当困惑和半冗余。谁能解释一下 models 的意义是什么，什么时候需要？

Answer 1

这可能更直观和更易于阅读(尽管不可否认这取决于文档的准确性)。使用 TensorFlow documentation ，您可以点击“查看别名”，就像我在下面的屏幕截图中所做的那样:

这将显示 tf.keras.Model 将 tf.keras.models.Model 作为别名。因此，它们指向同一件事。

这适用于 TensorFlow 2.3.0，但对于其他之前的 2.x 版本应该类似。