Keras有两种模型，顺序模型（Sequential）和泛型模型（model）。
两类模型有一些方法是相同的：
model.summary() 打印模型概况
model.get_config() 返回包含模型配置信息的python字典。模型也可以从它的config中重构回去。
config = model.get_config()
model = Sequential.from_config(config)

model = Model.from_config(config)

model.get_weights() 返回模型权重张量的列表，类型为numpy array
model.set_weights() 将表示为numpy数组权重张量载入模型，要求类型相同
model.to_json() 返回代表模型的JSON字符串，仅包含网络结构，不包含权值。可以从json字符串中重构原模型。

from model import model_from_json
json_string = model.to_json()
model = model_from_json(json_string)