Keras如何实现模型的串联训练？

在Keras中实现模型串联（也称作深层堆叠或顺序模型）主要是通过`Sequential`类完成的。首先，你需要创建一个`Sequential`实例，然后可以像链式调用一样添加各个子模型（层），例如全连接层、卷积层等。例如：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加第一层（假设是一个卷积层）
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64, 64, 3)))

# 接着添加其他层
model.add(Flatten())   # 展平输出以便于下一层处理
model.add(Dense(128, activation='relu'))  # 全连接层
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))  # 输出层

# 设置优化器和损失函数进行端到端训练
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 使用fit方法提供输入数据和标签进行训练
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=epochs)

在这个例子中，所有层的参数都会在训练过程中被优化。