如何引入sequential模块

在Keras中，Sequential模块是用于构建顺序模型的一种简单方式。它是一个线性的堆叠模型，适合用于简单的、具有固定输入和输出维度的网络架构。要引入Sequential模块，你需要按照以下步骤操作：

1. 首先，确保已经导入了Keras库。如果你还没有这样做，可以在Python脚本顶部添加：

from keras.models import Sequential

2. 接下来，你可以实例化一个新的Sequential模型对象：

model = Sequential()

这个`Sequential()`函数会返回一个空的模型对象，你可以在其中添加各个层。

3. 然后，通过`.add()`方法向模型添加层。例如，如果想要添加一个全连接层(Dense)，代码会像这样：

model.add(layers.Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

这里`units=64`表示神经元的数量，`activation='relu'`指定激活函数为ReLU，`input_dim=100`表示输入维度。

4. 最后，根据需要对模型进行编译（如设置损失函数、优化器等），并训练模型。

完整的例子：

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

# 初始化Sequential模型
model = Sequential()

# 添加全连接层
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))

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

# 进行模型训练...