keras 的功能 API 中的 keras.layer()(x) 和 keras.layer(x) 有什么区别？

【问题标题】：What is the difference between keras.layer()(x) and keras.layer(x) in the functional API of keras?keras 的功能 API 中的 keras.layer()(x) 和 keras.layer(x) 有什么区别？
【发布时间】：2021-07-13 11:49:51
【问题描述】：

我想知道做类似的事情有什么区别

dense = Dense(64)
x = dense(input)

还有这个

dense = Dense(64)(input)

这两个符号是否等价？

【问题讨论】：

它们执行后有不同的功能吗？
@PooyaChavoshi 我不这么认为？我可以在我非常简单的模型中互换使用它们，而不会注意到任何区别。
这可能是由于方法的输入参数不同。
抱歉，“这个”是什么意思？
keras.layer()(x) 和 keras.layer(x) 之间的功能

标签： keras keras-layer tf.keras

【解决方案1】：

编辑后：

不，没有区别，它们生成的模型完全相同。

编辑前：

来自 keras 功能 API 文档：

您可以通过在此输入对象上调用层来在层图中创建一个新节点：

dense = layers.Dense(64, activation="relu")
x = dense(inputs)

在您发布的代码中没有分配。

检查模型如何与绘图方法连接，一个层可能存在但与模型的其余部分没有连接。

keras.utils.plot_model(model, "my_first_model.png")

来源：

https://keras.io/guides/functional_api/

【讨论】：

谢谢，刚才看到了，做了一个不完整的例子。我的意思是问，dense = Dense(64) dense(input) 和 just dense = Dense(64)(input) 有什么区别
这些分配没有区别，都是一样的