在Keras中使用模型的子類化可以通過創建一個繼承自tf.keras.Model的子類來實現。以下是一個簡單的示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.dense1 = Dense(64, activation='relu')
self.dense2 = Dense(10, activation='softmax')
def call(self, inputs):
x = self.dense1(inputs)
return self.dense2(x)
# 創建模型實例
model = MyModel()
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
在這個示例中，我們創建了一個名為MyModel的模型子類，通過定義__init__方法和call方法來自定義模型的結構和前向傳播邏輯。在創建模型實例后，我們可以像使用任何其他Keras模型一樣編譯和訓練這個子類化的模型。
需要注意的是，在子類化模型中，我們必須明確地編寫模型的前向傳播邏輯，并且不能像使用序貫模型或函數式API那樣簡單地堆疊層。這種方式能夠提供更大的靈活性和定制化，但也需要更多的代碼編寫和理解。
