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tf2.0主要使用tf.keras api来构建模型,主要包括如下几个部分
一、Layers
如下是一些特性，比如可以运行在eager 或 graph模式，支持type checking等。
不支持的特性
没听太懂（挖坑）
一个典型的basic layer
一个更实用的写法，不需要在初始化时定义输入维度，当第一次call时，会在build时根据input_shape，add_weight来构建权重，
以后call时就可以reuse weights了。
Layer中可以有non-trainable weights，比如bn层
layer也可以nested化
一个训练实例，没有了session,graph，比tf1简单顺眼多了
定义了一个额外的损失，可以通过model.losses得到。
layers serializable
以字典的形式保存模型，不保留权重
call中有个参数train
