Keras中Flatten()后接第二组括号的写法具体含义是什么？

写法含义解释 #

这是TensorFlow/Keras框架中函数式API的标准调用写法，两组括号的作用完全拆分如下：

• 第一组括号Flatten()：用来实例化一个Flatten层的对象，括号内可以传入该层的自定义参数（比如data_format指定输入维度顺序），你示例中没有传参就是使用所有默认配置。
• 第二组括号(conv_output)：是调用刚才已经实例化好的Flatten层对象，将括号内的输入张量传入层中做前向计算，最终返回展平后的输出张量。

你也可以把它拆成两行写，逻辑完全等价，更容易理解：

# 第一步：创建Flatten层实例
flatten_layer = Flatten()
# 第二步：传入输入张量，得到计算结果
h = flatten_layer(conv_output)

你示例代码里的Dropout(0.25)(h)也是完全相同的逻辑：第一组括号传入失活率0.25实例化Dropout层，第二组括号传入输入张量h计算得到丢弃正则化后的输出。

这种逐层实例化再调用的写法是函数式API的核心特征，可以支持多输入、多分支、残差连接等复杂网络结构，是比Keras顺序模型更灵活的用法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ryotaro Harada