我刚开始学习深度学习，正在尝试将这个Sequential API转换为Functional API，以便在CIFAR 10数据集上运行。以下是Sequential API的代码：

model = models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')model.add(layers.Flatten())model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))model.add(layers.Dense(10))

这是我尝试将它转换为Functional API的代码：

model_input = Input(shape=input_shape)x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',padding='valid')(model_input)x = MaxPooling2D((2,2))(x)x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(x)x = MaxPooling2D((2,2))(x)x = Conv2D(32, (3, 3))(x)x = GlobalAveragePooling2D()(x)x = Activation(activation='softmax')(x)model = Model(model_input, x, name='nin_cnn')x = layers.Flatten()x = layers.Dense(64, activation='relu')x = layers.Dense(10)

这是编译和训练的代码：

model.compile(optimizer='adam',              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),              metrics=['accuracy'])history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,                     validation_data=(test_images, test_labels))

原始的Sequential API的准确率为0.7175999879837036，而Functional API的准确率为0.0502999983727932。不确定在重写代码时哪里出了问题，任何帮助都将不胜感激。谢谢。

回答：

你的两个模型并不相同。在你的示例代码中，Sequential和Functional模型的第二层和第三层卷积层的单元数分别是64和32。此外，你在Functional模型中没有包含全连接层（你在构建模型后才创建了这些层）。

如果你将来有疑问，可以尝试执行

model.summary()

并进行比较，看看模型是否相同。