keras.Sequential()
时间: 2023-11-12 19:56:26 浏览: 27
keras.Sequential() 是 Keras 中用于构建序列模型的类。序列模型是一系列网络层按照顺序构成的模型,数据通过这些层按照顺序从输入到输出进行传递。
在 Sequential() 中可以通过 add() 方法添加网络层,例如:
```
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
```
这里我们添加了两个全连接层,第一个层有 64 个神经元,使用 ReLU 激活函数,输入维度是 100;第二个层有 10 个神经元,使用 softmax 激活函数。
相关问题
keras.Sequential
Keras中的Sequential模型是一种顺序模型,可以通过将网络层实例的列表传递给Sequential的构造器来创建。这种模型可以用于构建各种神经网络结构,包括全连接神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等等。相比于其他框架,Keras的代码更少且更易懂,使得使用Sequential模型可以更方便地解决各种问题。通过堆叠不同的层,可以构建出深度神经网络,因此Sequential模型在构建复杂的神经网络时非常强大。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Keras Sequential 顺序模型(一)](https://blog.csdn.net/weixin_43026262/article/details/95785111)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [理解和使用Keras的sequential模型](https://blog.csdn.net/qq_41082686/article/details/125382813)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
keras.Sequential()
keras.Sequential()是Keras中的一个类,用于构建序列模型。序列模型是一种简单的线性堆叠模型,可以通过将多个神经网络层按顺序堆叠来构建。下面是一个使用keras.Sequential()构建简单神经网络的例子:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 构建序列模型
model = Sequential()
# 添加输入层和第一个隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
# 添加第二个隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
# 添加输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
```
上述代码中,我们首先导入了Sequential类和Dense类。然后,我们创建了一个Sequential对象,并使用add()方法向其中添加了三个神经网络层:一个输入层、两个隐藏层和一个输出层。最后,我们使用compile()方法编译了模型。