python sequential.fit

在 Python 中，`sequential.fit` 是一个方法，通常用于训练 Keras Sequential 模型。该方法用于将数据输入模型，并执行指定的训练过程。

以下是使用 `sequential.fit` 的基本示例：

model = Sequential()  # 创建 Sequential 模型

# 添加模型的层
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在这个例子中，我们首先创建一个 Sequential 模型，并添加了一些层。接下来，我们编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标。最后，我们使用 `fit` 方法将训练数据 `x_train` 和标签 `y_train` 输入模型，进行模型训练。`epochs` 参数表示要进行的训练轮数，而 `batch_size` 参数表示每批次的样本数量。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的数据和模型进行相应的调整和修改。