Keras怎么添加层到模型中

在Keras中，您可以通过Sequential模型对象的add()方法来添加层到模型中。以下是一个简单的示例：

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense  # 创建一个Sequential模型 model = Sequential()  # 添加第一层，输入维度为input_dim，神经元数量为units model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))  # 添加第二层 model.add(Dense(units=64, activation='relu'))  # 添加输出层 model.add(Dense(units=10, activation='softmax')) 

在上面的示例中，我们首先创建了一个Sequential模型，然后使用add()方法依次添加了三个全连接层。您可以根据自己的需求来添加更多的层或者不同类型的层。添加完层后，您可以使用compile()方法来编译模型并指定损失函数、优化器等参数。