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TensorFlow 深度学习 | 三种创建模型的 API

在 TensorFlow 中，模型的构建方式非常灵活。无论是初学者还是进阶开发者，都可以根据需求选择不同的 API 来实现。
常见的三种模型创建方式分别是：

• Sequential 顺序模型
• Functional API 函数式模型
• Model Subclassing 子类化模型

在深入代码示例之前，我们先来看一张对比表格 👇

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📊 三种模型创建方式对比

创建方式	特点	优点	缺点	适用场景
Sequential	线性堆叠	简单、代码少、上手快	不支持多输入/输出、无法处理复杂拓扑	快速原型、初学者、简单全连接网络
Functional API	函数式构建	灵活、支持复杂结构、多输入输出	语法稍复杂	工业界常见、残差网络、多分支网络
Model Subclassing	继承 keras.Model	最大灵活性、自定义 forward 过程	代码量大、维护难度高	研究型项目、自定义层或特殊结构

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🎨 示意图（推荐在 CSDN 插入）

你可以在 CSDN 使用 mermaid 语法渲染出下面的流程图，或者导出 PNG 上传：