在Keras中实现体系结构的建议

是使用Sequential模型或Functional API。Keras是一个高级神经网络API，它提供了简单易用的接口来构建和训练深度学习模型。

1. Sequential模型：适用于简单的线性堆叠模型。可以通过添加层来构建模型，每个层都有一个输入和一个输出。常用的层包括Dense（全连接层）、Conv2D（卷积层）、MaxPooling2D（池化层）等。例如，以下代码展示了一个简单的Sequential模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

1. Functional API：适用于更复杂的模型结构，例如具有多个输入或多个输出的模型。可以通过将层作为函数调用来构建模型，并将层的输出连接到其他层的输入。例如，以下代码展示了一个使用Functional API构建的模型：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense

input = Input(shape=(100,))
x = Dense(units=64, activation='relu')(input)
output = Dense(units=10, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=input, outputs=output)

无论是使用Sequential模型还是Functional API，Keras都提供了丰富的层和功能来满足不同的建模需求。

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