network.py 定义生成器和判别器 train.py 训练的文件 判别器是接受一张图片，然后抽丝剥茧的判别出一些特征，看看特征是不是我们想要的特征 生成器是从特征出发，可以通过特征生成一系列的图片，从随机数生成图片 Sequential() 是一个方法，可以给我们添加多层卷积层 model.add(tf.keras.layers.Conv2D()) model.add(tf.keras.layers.Activation("tanh")) 第二层卷积层 激活层 输入，激活层的输出作为池化

Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5.）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。特性：可以快速简单的设计出原型（通过总模块化、极简性、和可扩展性）同时支持卷积网络和循环网络，以及两者的组合支持任意的连接方案(包括多输入和多输出）支持GPU和CPU 标签：Keras

keras创建多个输入以及混合数据(房子图片和数值属性作为混合数据)输入的神经网络模型；卷积回归模型代码，包含图片数据集和教程。