TensorFlow 深度学习 | 三种创建模型的 API
💖亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到 Kant2048 的博客！我是 Thomas Kant，很开心能在CSDN上与你们相遇～💖
本博客的精华专栏：
【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】
TensorFlow 深度学习 | 三种创建模型的 API
在 TensorFlow 中，模型的构建方式非常灵活。无论是初学者还是进阶开发者，都可以根据需求选择不同的 API 来实现。
常见的三种模型创建方式分别是：
- Sequential 顺序模型
- Functional API 函数式模型
- Model Subclassing 子类化模型
在深入代码示例之前，我们先来看一张对比表格 👇
📊 三种模型创建方式对比
| 创建方式 | 特点 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Sequential | 线性堆叠 | 简单、代码少、上手快 | 不支持多输入/输出、无法处理复杂拓扑 | 快速原型、初学者、简单全连接网络 |
| Functional API | 函数式构建 | 灵活、支持复杂结构、多输入输出 | 语法稍复杂 | 工业界常见、残差网络、多分支网络 |
| Model Subclassing | 继承 keras.Model | 最大灵活性、自定义 forward 过程 | 代码量大、维护难度高 | 研究型项目、自定义层或特殊结构 |
🎨 示意图（推荐在 CSDN 插入）
你可以在 CSDN 使用 mermaid 语法渲染出下面的流程图，或者导出 PNG 上传：