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Tensorflow keras顺序.add与内联定义不同？

TensorFlow Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高级API。在TensorFlow 2.0版本之前，Keras是一个独立的库，而在TensorFlow 2.0版本之后，Keras被整合到了TensorFlow中，成为其官方的高级API。

在TensorFlow Keras中，顺序模型（Sequential Model）是一种简单的模型类型，它允许我们按照顺序将各个层（Layer）堆叠起来构建模型。顺序模型提供了一个Sequential类，通过该类的实例化对象可以使用add()方法来添加各个层。

使用顺序模型时，可以通过两种方式来定义模型的层结构：顺序.add和内联定义。

顺序.add方式：顺序.add方法允许我们逐层地添加各个层到模型中。例如，我们可以使用以下代码创建一个简单的顺序模型：
顺序.add方式：顺序.add方法允许我们逐层地添加各个层到模型中。例如，我们可以使用以下代码创建一个简单的顺序模型：
在上述代码中，我们首先创建了一个Sequential对象，然后使用add方法逐层地添加了两个全连接层（Dense）。第一个全连接层具有64个神经元，激活函数为ReLU，输入形状为(100,)；第二个全连接层具有10个神经元，激活函数为Softmax。
内联定义方式：内联定义方式允许我们在创建Sequential对象时直接传入层的列表来定义模型的层结构。例如，我们可以使用以下代码创建一个与上述代码等效的顺序模型：
内联定义方式：内联定义方式允许我们在创建Sequential对象时直接传入层的列表来定义模型的层结构。例如，我们可以使用以下代码创建一个与上述代码等效的顺序模型：
在上述代码中，我们在Sequential对象的构造函数中直接传入了两个层的列表，每个层都是一个Dense层。

无论是顺序.add方式还是内联定义方式，它们都可以用来构建顺序模型。两种方式的选择主要取决于个人的编程习惯和代码的可读性。

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