Keras笔记（二）

3.概念

1. 数据格式
   目前主要有两种方式来表示张量：
   a) th模式或channels_first模式，Theano和caffe使用此模式。
   b）tf模式或channels_last模式，TensorFlow使用此模式。
   下面举例说明两种模式的区别：
   对于100张RGB3通道的16×32（高为16宽为32）彩色图，
   th表示方式：（100,3,16,32）
   tf 表示方式：（100,16,32,3）
   唯一的区别就是表示通道个数3的位置不一样。
2. 模型
   Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。
   a）序贯模型（Sequential):单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，没有跨层连接。这种模型编译速度快，操作也比较简单。
   b）函数式模型（Model）：多输入多输出，层与层之间任意连接。这种模型编译速度慢。