1.tf.keras 搭建神经网络六部法
第一步： import 相关模块，如 import tensorflow as tf。
第二步： 指定输入网络的训练集和测试集，如指定训练集的输入 x_train 和标签y_train，测试集的输入 x_test 和标签 y_test。
第三步： 逐层搭建网络结构， model = tf.keras.models.Sequential()。
第四步： 在 model.compile()中配置训练方法，选择训练时使用的优化器、损失函数和最终评价指标。
第五步： 在 model.fit()中执行训练过程，告知训练集和测试集的输入值和标签、每个 batch 的大小（batchsize）和数据集的迭代次数（epoch）。
第六步： 使用 model.summary()打印网络结构，统计参数数目。
2.函数用法介绍
- tf.keras.models.Sequential()
- model.compile
- model.fit
validation_freq=20
表示每迭代20次训练集要在测试集中验证一次准确率
- model.summary
