Keras :为什么Sequential和Model给出不同的输出？

Keras是一个开源的深度学习框架，提供了高级的API接口，使得构建神经网络变得简单快捷。在Keras中，有两种常用的模型类型：Sequential和Model。

Sequential模型是一种线性堆叠模型，它允许我们按顺序添加各个网络层。这种模型适用于简单的网络结构，其中每一层只有一个输入和一个输出。当我们使用Sequential模型时，每一层的输出会作为下一层的输入，最终得到整个模型的输出。因此，Sequential模型的输出是整个模型的输出。

而Model模型则更加灵活，可以用于构建复杂的网络结构，包括多输入和多输出的情况。在Model模型中，我们需要明确指定每一层的输入和输出。这种模型适用于需要自定义网络连接方式的情况。当我们使用Model模型时，每一层的输出并不会自动传递给下一层，而是需要我们手动指定每一层的输入和输出。因此，Model模型的输出可以是整个模型的输出，也可以是某一层的输出。

总结起来，Sequential模型适用于简单的线性堆叠网络，而Model模型适用于复杂的网络结构。它们之间的主要区别在于对于每一层输出的处理方式不同。

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