每个紧密层只负责自身的权重矩阵，权重矩阵是神经元与输
# 入的所有连接权重。紧密层还要负责偏置项
# （每个神经元都有一个偏置项）矢量。...(100, activation="relu"))
# 最后，加上一个拥有10个神经元的输出层（每有一个类就要有一个神经元），激活函数是softmax（保证输出的
# 概率和等于1，因为就只有这十个类，...)
# ])
# 模型的summary()方法可以展示所有层，包括每个层的名字（名字是自动生成的，除非建层时指定名字），输出
# 的形状（None代表批次大小可以是任意值），和参数的数量。...如果每个实例
# 的每个类都有一个目标概率（比如独热矢量，[0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]...(X_new)
print(y_proba.round(2))
# 我得到的结果是，输出的是概率值：
# [[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]
# [0. 0. 1. 0.
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