深度学习第七课：Keras的应用

    # 序列模型
    # 序列模型属于通用模型的一种，因为很常见，所以这里单独列出来进行介绍，这种模型各层之间
    # 是依次顺序的线性关系，在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络
    # 这些元素可以通过一个列表来制定，然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模型
    
    from keras.models import Sequential  # 用它创建模型
    from keras.layers import Dense  # 做全连接
    from keras.layers import Activation  # 做激活函数
    
    # Dense相当于构建一个全连接层，32指的是全连接层上面神经元的个数
    layers = [Dense(32, input_shape=(784,)),
          Activation('relu'),
          Dense(10),
          Activation('softmax')]
    model = Sequential(layers)  # 生成模型（网络拓扑结构）
    model.summary()  # 打印拓扑结构）