Keras中Sequential和Model模型如何分别使用？

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Keras提供两种深度学习模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。主要区别在于它们的结构。

序列模型（Sequential）：- 各层之间是依次连接的线性关系。- 每层都依赖于前一层，形成一条线性链。

通用模型（Model）：- 允许更复杂的结构，如循环和并行连接。- 可以通过定义输入层、输出层和中间层来构建复杂的网络。

在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。差异在于不同的拓扑结构。

序列模型 Sequential

序列模型各层之间是依次顺序的线性关系，模型结构通过一个列表来制定。