В чем разница между Sequential и Model API в TensorFlow?

Разница между Sequential и Model API в TensorFlow заключается в возможностях создания моделей. stackoverflow.com habr.com

Sequential API подходит для задач, где модель представляет собой простой стек слоёв, подключённых последовательно. habr.com Каждый слой добавляется друг за другом, и архитектура строится на основе линейного потока данных. habr.com Sequential API прост в использовании, особенно для начинающих. www.educba.com Однако у него есть ограничения: с его помощью нельзя создавать сложные сети, например, с несколькими входами или выходами. stackoverflow.com machinelearningknowledge.ai

Model API позволяет строить модели с более сложными связями. habr.com Например, создавать многовходные и многовыходные архитектуры, где каждый слой может получать входные данные от нескольких предыдущих слоёв или передавать результаты сразу в несколько последующих слоёв. habr.com Модель API предоставляет больше гибкости, так как позволяет подключать слои нелинейным образом. habr.com

Таким образом, Sequential API лучше подходит для простых задач, а Model API — для сложных, требующих более сложных архитектур.