模型
Sequential序贯模型，序贯模型是函数式模型的简略版。Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层，将层的列表传递给Sequential的构造函数，来创建一个Sequential模型。
指定输入数据的尺寸输（shape），序贯模型中的第一层（只有第一层，因为下面的层可以自动的推断尺寸）需要接收关于其输入尺寸的信息
传递一个input_shape参数给第一层。它是一个表示尺寸的元组（一个整数或None的元组，其中None表示可能为任何正整数）。在input_shape中不包含数据的batch大小。
全连接层：
keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)
Dense 实现以下操作： output = activation(dot(input, kernel) + bias) 其中 activation 是按逐个元素计算的激活函数，kernel 是由网络层创建的权值矩阵，以及 bias 是其创建的偏置向量 (只在 use_bias 为 True 时才有用)。
units: 正整数，输出空间维度。
activation: 激活函数 (详见 activations)。 若不指定，则不使用激活函数 (即，「线性」激活: a(x) = x)。
use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (see initializers).
kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
bias_regularizer: 运用到偏置向的的正则化函数 (详见 regularizer)。
activity_regularizer: 运用到层的输出的正则化函数 (它的 "activation")。 (详见 regularizer)。
kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。
编译
训练
网络层
所有网络层都有很多共同的函数：
layer.get_weights(): 以含有Numpy矩阵的列表形式返回层的权重。
layer.set_weights(weights): 从含有Numpy矩阵的列表中设置层的权重（与get_weights的输出形状相同）。
layer.get_config(): 返回包含层配置的字典。
如果一个层具有单个节点 (i.e. 如果它不是共享层), 你可以得到它的输入张量、输出张量、输入尺寸和输出尺寸:
layer.input
layer.output
layer.input_shape
layer.output_shape
如果层有多个节点 (参见: 层节点和共享层的概念), 您可以使用以下函数:
layer.get_input_at(node_index)
layer.get_output_at(node_index)
layer.get_input_shape_at(node_index)
layer.get_output_shape_at(node_index)
