浅谈Keras的Sequential与PyTorch的Sequential的区别
深度学习库Keras中的Sequential是多个网络层的线性堆叠，在实现AlexNet与VGG等网络方面比较容易，因为它们没有ResNet那样的shortcut连接。在Keras中要实现ResNet网络则需要Model模型。
下面是Keras的Sequential具体示例：
可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model = Sequential([
Dense(32, input_dim=7
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