5、基于TensorFlow 2.x的Keras功能API及模型训练详解

基于TensorFlow 2.x的Keras功能API及模型训练详解

1. 引言

在深度学习领域，Keras的功能API因其易用性而备受青睐。它为创建复杂的深度学习模型提供了强大的支持，尤其是在处理多输入、多输出以及具有多个内部分支的网络结构时，其优势更为明显。本文将深入探讨Keras功能API在TensorFlow 2.x中的应用，包括模型的训练、评估、预测，以及损失函数、优化器等关键概念。

2. Keras功能API概述

2.1 与顺序API的对比

Keras的顺序API是创建深度学习模型的常用方法，但它假设模型只有一个输入和一个输出。对于需要多输入、多输出的模型，或者具有多个内部分支的网络（如Inception模块），顺序API就显得力不从心。而Keras的功能API则能很好地处理这些复杂结构，并且该范式在TensorFlow 2.x中得到了原生支持。

2.2 模型训练、评估和预测的场景

在TensorFlow 2.x中，模型的训练、评估和预测主要有两种情况：
- 使用内置的API进行训练和验证，如 model.fit() 、 model.evaluate() 、 model.predict() 。
- 使用急切执行和 GradientTape 对象从头编写自定义循环。

无论使用哪种方式，模型的训练和评估在各种Keras模型（顺序模型、使用功能API构建的模型以及通过模型子类化从头编写的模型）中的工作方式都是相同的。

3.