淺談Keras的Sequential與PyTorch的Sequential的區(qū)別
深度學(xué)習(xí)庫Keras中的Sequential是多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的線性堆疊，在實(shí)現(xiàn)AlexNet與VGG等網(wǎng)絡(luò)方面比較容易，因?yàn)樗鼈儧]有ResNet那樣的shortcut連接。在Keras中要實(shí)現(xiàn)ResNet網(wǎng)絡(luò)則需要Model模型。
下面是Keras的Sequential具體示例：
可以通過向Sequential模型傳遞一個(gè)layer的list來構(gòu)造該模型：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model = Sequential([
Dense(32, input_dim=784),
Activation('relu'),
Dense(10),
Activation('softmax'),
])
也可以通過.add()方法一個(gè)個(gè)的將layer加入模型中：
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))
model.add(Activation('relu'))
Keras可以通過泛型模型（Model）實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，如ResNet，Inception等，具體示例如下：
from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model # this returns a tensor inputs = Input(shape=(784,)) # a layer instance is callable on a tensor, and returns a tensor x = Dense(64, activation='relu')(inputs) x = Dense(64, activation='relu')(x) predictions = Dense(10, activation='softmax')(x) # this creates a model that includes # the Input layer and three Dense layers model = Model(input=inputs, output=predictions) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(data, labels) # starts training
在目前的PyTorch版本中，可以僅通過Sequential實(shí)現(xiàn)線性模型和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型。PyTorch中的Sequential具體示例如下：
model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(D_in, H), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(H, D_out), )
也可以通過.add_module()方法一個(gè)個(gè)的將layer加入模型中：
layer1 = nn.Sequential()
layer1.add_module('conv1', nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, padding=1))
layer1.add_module('relu1', nn.ReLU(True))
layer1.add_module('pool1', nn.MaxPool2d(2, 2))
由上可以看出，PyTorch創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)的方法與Keras類似，PyTorch借鑒了Keras的一些優(yōu)點(diǎn)。
以上這篇淺談Keras的Sequential與PyTorch的Sequential的區(qū)別就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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