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### 問：什么是SequentialAPI，適用于什么場景？
- 答：SequentialAPI是在Keras中一種簡單而直觀的方式來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它通過按順序堆疊各個(gè)層來形成一個(gè)線性模型結(jié)構(gòu)，非常適合用于處理只有一個(gè)輸入和輸出的模型，特別是對新手用戶來說，SequentialAPI是一個(gè)很好的起點(diǎn)。

### 問：FunctionalAPI與SequentialAPI有何不同？
- 答：FunctionalAPI提供了比SequentialAPI更高的靈活性，可以處理復(fù)雜的模型架構(gòu)，如多輸入、多輸出和共享層等情況。它允許用戶明確地定義層之間的連接方式，非常適合需要復(fù)雜數(shù)據(jù)流的模型。相比之下，SequentialAPI適用于簡單的線性模型。

### 問：如何用Keras的FunctionalAPI構(gòu)建復(fù)雜的模型？
- 答：使用FunctionalAPI時(shí)，用戶需要首先定義輸入，然后將輸入傳遞給各層進(jìn)行處理，最后定義模型的輸入和輸出。這種方法使得FunctionalAPI能夠輕松實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，如深度殘差網(wǎng)絡(luò)等。

### 問：模型子類化在Keras中有哪些優(yōu)勢？
- 答：模型子類化提供了最高的靈活性，適用于需要進(jìn)行復(fù)雜操作的模型，如自定義層行為或動態(tài)變化的模型結(jié)構(gòu)。用戶可以通過繼承tf.keras.Model來定義自己的模型類，并在類的構(gòu)造函數(shù)中定義層，在call方法中實(shí)現(xiàn)前向傳播邏輯。 ### 問：如何用Keras保存和加載模型？ - 答：Keras提供了兩種主要的保存方法：使用model.save()函數(shù)保存整個(gè)模型，包括結(jié)構(gòu)和權(quán)重；使用model.save_weights()函數(shù)僅保存模型的權(quán)重。這兩種方法都可以使用HDF5格式保存。加載模型時(shí)，可以使用tensorflow.keras.models.load_model()函數(shù)。