Tensorflow 2.0 keras.models.Sequential() Model() 创建网络的若干方式 及共享权重问题

keras建立网络的方法可以分为keras.models.Sequential() 和keras.models.Model()、继承类三种方式。
注意：tensorflow2.* 以后的版本可以直接使用tf.keras.Sequential()和tf.keras.Model()两个类。不用再使用keras.models的API

keras.models.Sequential() ()

适用于简单线性堆叠网络。
流程：创建Sequential()对象，逐层堆叠网络

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential()

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

model.summary()

也可以不使