※ 케라스에서 모델을 만드는 API는 3가지이다.

1. Sequential 모델 : 단순히 층만 쌓음. 기본적으로 하나의 파이썬 리스트임.
2. 함수형 API (Functional API) : 가장 널리 사용. 사용성과 유연성 사이의 중간 지점이 해당.
3. Model 서브클래싱(subclassing) : 밑바닥부터 직접 만듦

1. Sequential 모델

라이브러리 불러오기

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

Sequential 모델 만들기(1)

model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation="relu"),
    layers.Dense(10, activation="softmax")
])

Sequential 모델 만들기(2) : add( ) 메서드 사용

model = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, activation="relu"))
model.add(layers.Dense(10, activation="softmax"))

아직 Sequential 모델은 가중치를 가지고 있지 않다. 층의 가중치는 입력 크기에 따라 달라지고, 입력 크기를 알기 전까지 가중치를 만들 수 없다. 가중치를 생성하려면 어떤 데이터로 호출하거나 입력 크리를 지정하여 build( ) 메소드를 호출해야 한다.

model.weights