Sequential Nim

Sequential Nim是一个石头游戏，有两个玩家轮流移动石头。每次移动时，玩家必须从第一堆不为空的石头堆中拿走至少一个石头。没有石头可移动的玩家将输掉游戏。在这个游戏中，决定胜利或失败的关键是找到第一个石头数量大于1的位置。如果第一个大于1的位置是奇数，则先手玩家会获胜；如果是偶数，则后手玩家会获胜。

相关问题

Sequential

Sequential是Keras中的一种神经网络框架，它是一个容器，用于封装神经网络的结构。Sequential模型只有一组输入和一组输出，各层按照先后顺序进行堆叠，前一层的输出作为后一层的输入。通过堆叠不同的层，可以构建出神经网络。\[1\]在搭建神经网络时，使用Sequential是非常重要的。通过实践和编写代码，可以更好地理解神经网络的原理和使用方法。\[2\]在使用fit方法时，需要注意validation_split参数用于划分数据集，shuffle参数用于确定是否打乱数据。如果原始数据集本身是有序的，应该在第一轮训练之前先打乱顺序。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [多层神经网络 —— Sequential模型](https://blog.csdn.net/xuechanba/article/details/124952150)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [搭建小实战和sequential的使用](https://blog.csdn.net/weixin_69398563/article/details/126360789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

安装Sequential

安装Sequential是指安装Python深度学习库Keras中的Sequential模型。Sequential模型是一种简单的线性堆叠模型，可以通过添加层来构建神经网络。

要安装Sequential，首先需要确保已经安装了Python和Keras。可以通过以下步骤进行安装：

1. 安装Python：从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装适合您操作系统的Python版本。

2. 安装Keras：打开命令行终端，运行以下命令来安装Keras：

   pip install keras

安装完成后，您就可以使用Sequential模型了。以下是一个简单的例子来创建一个Sequential模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建Sequential模型
model = Sequential()

# 添加层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

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

这个例子创建了一个包含两个全连接层的Sequential模型。第一个层有64个神经元，使用ReLU激活函数，并且接受输入维度为100的数据。第二个层有10个神经元，使用softmax激活函数。