淺談Keras的Sequential與PyTorch的Sequential的區(qū)別
更新時間：2020年06月17日 10:51:06 作者：鵲踏枝-碼農
這篇文章主要介紹了淺談Keras的Sequential與PyTorch的Sequential的區(qū)別，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
深度學習庫Keras中的Sequential是多個網絡層的線性堆疊，在實現AlexNet與VGG等網絡方面比較容易，因為它們沒有ResNet那樣的shortcut連接。在Keras中要實現ResNet網絡則需要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layer的list來構造該模型：
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()方法一個個的將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）實現復雜的網絡，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實現線性模型和復雜的網絡模型。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()方法一個個的將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)建網絡的方法與Keras類似，PyTorch借鑒了Keras的一些優(yōu)點。
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內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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