Keras学习笔记（一）认识序贯（Sequential）模型

Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，它的可读性非常强！笔者在这参考了中文文档给自己做了个小结，方便以后查阅。

认识序贯（Sequential）模型

序贯模型是深度学习中最基本的模型，从字面意思理解就是顺序排列，也就是线形叠加的结构，比如最基本的BP神经网络、VGGNet等。
实现起来很简单。
模型类包含在keras.model中，我们从其中导入Sequential，隐含层、激活函数等都在layers库里面。如下为一个简单的例子。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation

model = Sequential([
Dense(32, units=784),#隐含层[784,32]
Activation('relu'),#激活函数
Dense(