Keras介绍
keras建立变量后，会建立一个“计算图”。计算图规定了各个变量之间的计算关系。之后往计算图中输入数据，在整个模型形成数据。
https://github.com/MoyanZitto/keras-cn Moyan等大佬的翻译
http://blog.keras.io/ keras作者的blog
张量
类比矩阵
‘th’与'tf'
th(100,3,16,32):表示把100张RGB三通道的16×32彩色图
tf(100,16,32,3):表示把100张RGB三通道的16×32彩色图
batch
深度学习的优化算法，参数更新的两种方式：
1.遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。（批梯度下降）（速度慢）
2.每看一个数据就算一下损失函数，然后更新梯度。（随机梯度下降）（速度快，收敛性能不太好）
3.mini-batch gradient decent 把数据分成若干个批，按批来更新参数。
Sequential模型
Sequential是多个网络层的线性堆叠。
shape：输入数据的形状
编译：训练模型之前，使用compile对学习过程进行配置。
compile接受三个参数 优化器 损失函数 metrics