model = tf.keras.models.Sequential

这是一个创建 Keras 模型的代码行。Keras 是一个高级神经网络 API，它能够运行在 TensorFlow、Theano 和 CNTK 等后端上。在这里，我们使用 TensorFlow 作为后端。`Sequential` 是一个简单的模型类型，它按照一系列层的顺序堆叠在一起。代码中没有指定层，因此这个模型是空的。通常我们会在 `Sequential` 中添加一些层来构建神经网络模型。

相关问题

model=tf.keras.models.sequential() AttributeError: module 'tensorflow.keras.models' has no attribute 'sequential'

在TensorFlow中，`tf.keras.models.Sequential()`是一个用于构建序列模型的类。它允许我们按照顺序将各个层组合在一起，构建神经网络模型。

`tf.keras.models`是TensorFlow中的一个模块，用于定义和构建神经网络模型。然而，根据您提供的错误信息，似乎在该模块中找不到`sequential`属性。

可能的原因是您的TensorFlow版本较旧，或者您可能导入了错误的模块。请确保您已正确安装TensorFlow，并使用正确的导入语句导入所需的模块。

以下是一个示例，展示如何使用`tf.keras.models.Sequential()`创建一个简单的神经网络模型：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model = tf.keras.models.Sequential([encoder_model, decoder_model])

这是一个基于Keras的序列模型，其中encoder_model和decoder_model是两个已经定义好的模型，这个序列模型将它们按顺序连接起来，构成一个新的模型。通常情况下，encoder_model和decoder_model被用来实现机器翻译任务，其中encoder_model将输入的句子编码成一个固定长度的向量，然后decoder_model使用这个向量来生成目标语言的翻译结果。