tf.keras API 中的 models
是否多余?对于某些情况,即使不使用 models
,代码也能正常运行。
keras.models.sequential
和keras.sequential
tf.keras.models.Model
和tf.keras.Model
然而,有时,models
似乎是必要的。例如,
model = keras.models.load_model()
,但是model = keras.Model
没有.load_model()
函数。因为 .load_model()
是在 tf.keras.Model
中定义的。
我发现它相当困惑和半冗余。谁能解释一下 models
的意义是什么,什么时候需要?
最佳答案
这可能更直观和更易于阅读(尽管不可否认这取决于文档的准确性)。使用 TensorFlow documentation ,您可以点击“查看别名”,就像我在下面的屏幕截图中所做的那样:
这将显示 tf.keras.Model
将 tf.keras.models.Model
作为别名。因此,它们指向同一件事。
这适用于 TensorFlow 2.3.0,但对于其他之前的 2.x 版本应该类似。
关于python - tf.keras.models.model 与 tf.keras.model,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62682505/