使用 keras 模型对函数进行 Python 类型提示

如果我创建这样的函数：

def mdl(input_shape):

    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(depth=64, kernel_size=(3, 3), input_shape=input_shape, activation='relu'))
    model.add(Dense(32), activation='relu')
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Dense(32), activation='relu')
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Dense(16), activation='relu')
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Dense(1))

    return model

并且我非常关心良好的编程实践，我应该如何指示函数的返回类型？

可以通过以下方式指示 mdl 函数的返回类型： keras.models.Sequential 或 tf.keras.models.Sequential ，具体取决于导入 Keras 的方式。以下是使用类型提示的完整函数定义：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Dense, Dropout
from tensorflow.keras import Model  # 或 'from keras.models import Model' 

def mdl(input_shape: tuple) -> Model:
    """
    创建一个 Keras 模型。

    Args:
        input_shape: 输入数据的形状。

    Returns:
        Keras 模型。
    """
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(depth=64, kernel_size=(3, 3), input_shape=input_shape, activation='relu'))
    model.add(Dense(32), activation='relu')
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Dense(32), activation='relu')
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Dense(16), activation='relu')
    model.add(Dropout(0.3))
    model.add(Dense(1))
    return model

在这里，我们进行以下操作： - 我们导入必要的 Keras 类。 - 我们使用 -> Model 语法指定返回类型为 Model 。 - 我们还包括一个文档字符串来解释函数的作用。

这使得的代码更易于理解和维护，并且 IDE 可以使用这些类型提示来提供更好的代码完成和错误检测。