Keras:在Jupyter Notebook中显示模型形状

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个高级的、用户友好的API，用于构建和训练神经网络模型。Keras可以在Jupyter Notebook中显示模型形状，通过使用summary()函数来实现。

summary()函数是Keras中的一个模型方法，它可以打印出模型的概要信息，包括每一层的名称、输出形状和参数数量。这对于了解模型的结构和参数情况非常有帮助。

以下是使用Keras在Jupyter Notebook中显示模型形状的步骤：

1. 导入所需的库和模块：

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

1. 创建一个Sequential模型对象：

model = Sequential()

1. 向模型中添加层：

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

1. 调用summary()函数打印模型概要信息：

model.summary()

执行以上步骤后，Jupyter Notebook将会显示模型的概要信息，包括每一层的名称、输出形状和参数数量。这样可以帮助开发者更好地理解和调试模型。

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