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### 問：什么是SequentialAPI，適用于什么場景？
- 答：SequentialAPI是在Keras中一種簡單而直觀的方式來構建神經網絡模型。它通過按順序堆疊各個層來形成一個線性模型結構，非常適合用于處理只有一個輸入和輸出的模型，特別是對新手用戶來說，SequentialAPI是一個很好的起點。

### 問：FunctionalAPI與SequentialAPI有何不同？
- 答：FunctionalAPI提供了比SequentialAPI更高的靈活性，可以處理復雜的模型架構，如多輸入、多輸出和共享層等情況。它允許用戶明確地定義層之間的連接方式，非常適合需要復雜數據流的模型。相比之下，SequentialAPI適用于簡單的線性模型。

### 問：如何用Keras的FunctionalAPI構建復雜的模型？
- 答：使用FunctionalAPI時，用戶需要首先定義輸入，然后將輸入傳遞給各層進行處理，最后定義模型的輸入和輸出。這種方法使得FunctionalAPI能夠輕松實現復雜的模型結構，如深度殘差網絡等。

### 問：模型子類化在Keras中有哪些優勢？
- 答：模型子類化提供了最高的靈活性，適用于需要進行復雜操作的模型，如自定義層行為或動態變化的模型結構。用戶可以通過繼承tf.keras.Model來定義自己的模型類，并在類的構造函數中定義層，在call方法中實現前向傳播邏輯。 ### 問：如何用Keras保存和加載模型？ - 答：Keras提供了兩種主要的保存方法：使用model.save()函數保存整個模型，包括結構和權重；使用model.save_weights()函數僅保存模型的權重。這兩種方法都可以使用HDF5格式保存。加載模型時，可以使用tensorflow.keras.models.load_model()函數。