# 将层添加到 Keras 模型
上一节中提到的所有层都需要添加到我们之前创建的模型中。在以下部分中，我们将介绍如何使用函数式 API 和顺序 API 添加层。
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- 使用相同的值填充张量元素
- 用序列填充张量元素
- 使用随机分布填充张量元素
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- 数据流图或计算图
- 执行顺序和延迟加载
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- 将图节点放置在特定的计算设备上
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- Keras 中的神经网络模型
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- 用于将层添加到 Keras 模型的顺序 API
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- 用于时间序列回归的 MLP
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- 使用 TensorFlow 中的 Inception v3 进行图像分类
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- OpenAI Gym 101
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- 强化学习 101
- Q 函数（在模型不可用时学习优化）
- RL 算法的探索与开发
- V 函数（模型可用时学习优化）
- 强化学习技巧
- 强化学习的朴素神经网络策略
- 实现 Q-Learning
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- 总结
- 生成性对抗网络
- 生成性对抗网络 101
- 建立和训练 GAN 的最佳实践
- 使用 TensorFlow 的简单的 GAN
- 使用 Keras 的简单的 GAN
- 使用 TensorFlow 和 Keras 的深度卷积 GAN
- 总结
- 使用 TensorFlow 集群的分布式模型
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- TensorFlow 集群
- 定义集群规范
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- 移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型
- 移动平台上的 TensorFlow
- Android 应用中的 TF Mobile
- Android 上的 TF Mobile 演示
- iOS 应用中的 TF Mobile
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- Android 上的 TF Lite 演示
- iOS 上的 TF Lite 演示
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- R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安装 TensorFlow 和 Keras 软件包
- R 中的 TF 核心 API
- R 中的 TF 估计器 API
- R 中的 Keras API
- R 中的 TensorBoard
- R 中的 tfruns 包
- 总结
- 调试 TensorFlow 模型
- 使用tf.Session.run()获取张量值
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- 张量处理单元