keras函数式API中的keras.layer()(x)和keras.layer(x)有什么区别？
What is the difference between keras.layer()(x) and keras.layer(x) in the functional API of keras?
我想知道做像
这样的事情有什么区别
dense = Dense(64)
x = dense(input)
还有这个
dense = Dense(64)(input)
这两个符号等价吗？
编辑后：
不，没有区别，它们生成完全相同的模型。
编辑前：
来自 keras 功能 API 文档：
您通过调用此输入对象上的层在层图中创建一个新节点：
dense = layers.Dense(64, activation="relu")
x = dense(inputs)
您发布的代码中没有分配。
检查模型如何与 plot 方法连接，一个图层可能存在但不与模型的其余部分连接。
keras.utils.plot_model(model, "my_first_model.png")
来源：
我想知道做像
这样的事情有什么区别dense = Dense(64)
x = dense(input)
还有这个
dense = Dense(64)(input)
这两个符号等价吗？
编辑后：
不，没有区别，它们生成完全相同的模型。
编辑前：
来自 keras 功能 API 文档：
您通过调用此输入对象上的层在层图中创建一个新节点：
dense = layers.Dense(64, activation="relu")
x = dense(inputs)
您发布的代码中没有分配。
检查模型如何与 plot 方法连接，一个图层可能存在但不与模型的其余部分连接。
keras.utils.plot_model(model, "my_first_model.png")
来源：