我正在嘗試使用類方法在 python 中構建一個深度神經網絡。（（其背后的主要思想是稍后嘗試自定義損失函數））我試圖在定義神經網絡結構的函數中使用 Keras，但它似乎不起作用。# create a class toclass PGNN(keras.Sequential):    def __init__(self,x,y):        super().__init__()        X = np.concatenate([x,y], axis=1)        self.X = X        self.x = X[:,0:1]        self.y = X[:,1:2]    def build_model_u(self):        model_u = models.Sequential        model_u.add(layers.Dense(64, activation='tanh', input_shape= 1000))        model_u.add(layers.Dense(32, activation='tanh'))        model_u.add(layers.Dense(16, activation='tanh'))        model_u.add(layers.Dense(8, activation='tanh'))        model_u.add(layers.Dense(4, activation='tanh'))        model_u.add(layers.Dense(1))        model_u.compile(optimizer='Adam', loss='mse', metrics=['mae'])    def train(self, x_train, y_train):        model = build_model_u(self)        model.fit()    def predict(self, x_test):        model.predict(x_test)    def validation(self, x_test, y_test):        model.evaluate(x_test,y_test, verbose=2)我希望模型在我調用 model.fit(x_train,y_train) 時開始訓練，但我總是收到錯誤“未定義 build_model_u”model = build_model_u(self)NameError：名稱“build_model_u”未定義