tensorflow2.0更普遍的构建模型

在tensorflow2.0里面,最典型和常用的神经网络结构是将一堆层按特定顺序叠加起来,那么,我们是不是只需要提供一个层的列表,就能由 Keras 将它们自动首尾相连,形成模型呢?Keras 的 Sequential API 正是如此。通过向 tf.keras.models.Sequential() 提供一个层的列表,就能快速地建立一个 tf.keras.Model 模型并返回,就如我之前写到的博客一样。 但这种的写法和其他流行的深度学习的框架(如PyTorch)不能很好的贯通,灵活性也不是很高,比较适合搭建一个相对简单或者是比较典型的神经网络(例如CNN,MLP) 下面就以一个mnist数