目前，我正在为情感计算创建模型，我发现使用tensorflow构建模型有两种不同的方法。

1. 初始化一个空的Sequential()，然后只需将Dense层添加进去。

model = Sequential()model.add(Activation('relu'))...model.add(Activation('softmax')) 

2. 获取现有模型的输出，然后在其后添加额外的Dense层

model = VGG16.outputmodel = Flatten()(model)...model = Activation('softmax')(model)

我想知道第一种方法和第二种方法之间是否有区别？如果有，哪种方法适合哪些场景？感谢您的回答。

回答：

如果我理解正确的话，您正在寻找的是：使用哪种方法的理由及适用场景。

您可以从头开始构建一个模型，并在一些训练数据上进行训练。或者，您可以使用之前训练过的模型并进行微调，这也称为迁移学习。您甚至可以使用另一个模型的主干结构，但从头开始训练（这里没有使用迁移学习）。

您要使用哪一种方法，完全取决于您的使用场景。

1. 您问题中的第一个代码块用于从头开始定义您选择的模型。
   • 您可以使用Sequential、Functional API，或者如果您需要构建更复杂的模型，还可以尝试Subclassing。
2. 您问题中的第二个代码块可以用于以下两种情况之一：
   1. 为您的特定任务微调一个预先学习的网络（您本质上在这里进行迁移学习）。
   2. 使用网络的主干结构而不加载其权重，并从头开始训练。

请参阅：使用Tensorflow.keras的项目组织。是否应该子类化tf.keras.Model？