例一：全连接网络

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

# 这部分返回一个张量
inputs = Input(shape=(784,))

# 层的实例是可调用的，它以张量为参数，并且返回一个张量
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 这部分创建了一个包含输入层和三个全连接层的模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(data, labels)  # 开始训练

多输入多输出模型

主要负责用函数式API来实现它

主要输入接收新闻标题本身，即一个整数序列(每个证书编码一个词)，这些整数在1到10000之间(10000个词的词汇表)，且序列长度为100个词

from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense
from keras.models import Model

# 标题输入：接收一个含有 100 个整数的序列，每个整数在 1 到 10000 之间。
# 注意我们可以通过传递一个 "name" 参数来命名任何层。
main_input = Input(shape=(100,), dtype='int32', name='main_input')

# Embedding 层将输入序列编码为一个稠密向量的序列，
# 每个向量维度为 512。
x = Embedding(output_dim=512, input_dim=10000, input_length=100)(main_input)

# LSTM 层把向量序列转换成单个向量，
# 它包含整个序列的上下文信息
lstm_out = LSTM(32)(x)

在这里，我们插入辅助损失，即使在模型主损失很高的情况下，LSTM层和Embedding层都能被平稳地训练。

auxiliary_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='aux_output')(lstm_out)

此时，我们将辅助输入数据与 LSTM 层的输出连接起来，输入到模型中：

auxiliary_input = Input(shape=(5,), name='aux_input')
x = keras.layers.concatenate([lstm_out, auxiliary_input])

# 堆叠多个全连接网络层
x = Dense(64, activation='relu')(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)

# 最后添加主要的逻辑回归层
main_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='main_output')(x)

然后定义一个具有两个输入和两个输出的模型：

model = Model(inputs=[main_input, auxiliary_input], outputs=[main_output, auxiliary_output])

现在编译模型，并给辅助损失分配一个 0.2 的权重。如果要为不同的输出指定不同的 loss_weights 或 loss，可以使用列表或字典。在这里，我们给 loss 参数传递单个损失函数，这个损失将用于所有的输出。

model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy',
              loss_weights=[1., 0.2])

我们可以通过输入数组和目标数组的列表来训练模型：

model.fit([headline_data, additional_data], [labels, labels],
          epochs=50, batch_size=32)

由于输入和输出均被命名了（在定义时传递了一个 name 参数），我们也可以通过以下方式编译模型：

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss={'main_output': 'binary_crossentropy', 'aux_output': 'binary_crossentropy'},
              loss_weights={'main_output': 1., 'aux_output': 0.2})

# 然后使用以下方式训练：
model.fit({'main_input': headline_data, 'aux_input': additional_data},
          {'main_output': labels, 'aux_output': labels},
          epochs=50, batch_size=32)

共享网络层

函数API的另一个用途是使用共享网络层的模型。

比如我们想建立一个模型来分辨两条推文是否来自同一个人，实现这个目标的方法是：将两条推文编码层两个向量，连接向量，然后添加逻辑回归层；这将输出推文来自通一个作者的概率。模型将接受一对对正负表示的推特数据。

太难了，我理解不了。以后这条博客慢慢更新。

Keras函数式 API

例一：全连接网络

多输入多输出模型

共享网络层

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