从产业实践的角度来看：Keras顺序式API已过时

在机器学习领域的hello world程序如下：

import tensorflow as tf 
from tensorflow import keras 
from tensorflow.keras import layers 

# 载入MNIST数据
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train/255.0, x_test/255.0 #归一化数据

# 创建模型
model = keras.Sequential(
    [
        layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
        layers.Dense(128, activation="relu"),
        layers.Dropout(0.2),
        layers.Dense(10)
    ]
)
# 创建损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
# 将模型、优化器、损失函数和评价指标compile到一起
model.compile(optimizer="adam", loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])
# 在训练集上训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 在验证数据集上评估模型
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

其好处是简单易懂，但从产业实践的角度来看，Keras顺序式API已过时。因为：
顺序模型只能有一个输入和一个输出，不能做图层共享，只支持顺序叠加，不支持非线性拓扑结构（例如残差连接、多分支模型）
SOTA模型都会有分支，例如：ResNet，所以Keras Sequential API的模型创建方式，不适合产业实践。
建议：构架模型时，使用子类API(Subclassing API )来构建，即：

# 创建模型
class MyModel(Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
        self.flatten = Flatten()
        self.d1 = Dense(128, activation='relu')
        self.d2 = Dense(10)

    def call(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.d1(x)
        return self.d2(x)