Sequential模型

Sequential模型是Keras中最简单的模型类型，它是一系列网络层按照顺序排列的线性堆叠，每个网络层接收上一层的输出，并将其作为自己的输入。Sequential模型适用于一些简单的、顺序的模型，比如全连接网络、卷积神经网络等等。在Keras中，我们可以通过tf.keras.Sequential来创建一个Sequential模型。

下面是一个简单的Sequential模型的创建过程：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

这个Sequential模型由两个全连接层(Dense)组成，第一个全连接层有64个神经元，激活函数为ReLU，输入维度为784；第二个全连接层有10个神经元，激活函数为softmax。

我们可以通过model.summary()来查看这个模型的结构和参数数量：

model.summary()

输出结果如下：

Model: "sequential"
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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense (Dense)                (None, 64)                50240     
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                650       
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Total params: 50,890
Trainable params: 50,890
Non-trainable params: 0
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可以看到，这个模型共有50890个参数，其中第一个全连接层有50240个参数，第二个全连接层有650个参数。