《Python深度学习》第六讲：高级深度学习最佳实践

在深度学习的世界里，掌握一些高级技巧和最佳实践可以让你的模型性能更上一层楼。这一讲，我们将深入探讨 Keras 中的一些高级功能，包括函数式 API 的使用、回调函数的应用、模型监控与优化等。通过具体的代码示例和场景，带你领略如何打造更强大的深度学习模型。

1. 不用 Sequential 模型的解决方案：Keras 函数式 API

在之前的章节中，我们主要使用了 Keras 的 Sequential 模型，它简单易用，但只适用于线性堆叠的网络结构。然而，现实中的任务往往更复杂，可能需要多输入、多输出，或者复杂的网络拓扑结构。这时，Keras 的 函数式 API 就派上用场了。

1.1 函数式 API 简介

函数式 API 允许你直接操作张量，把层当作函数来使用。你可以通过这种方式构建复杂的网络结构，比如多输入、多输出的模型。

假设我们要构建一个简单的两层网络，用函数式 API 实现如下：

from keras import Input, layers
from keras.models import Model

input_tensor = Input(shape=(64,))
x = layers.Dense(32, activation='relu')(input_tensor)
output_tensor = layers.De