model = Sequential() # 建立层次模型

这行代码是使用Keras库中的Sequential类，创建了一个空的神经网络模型`model`，即一个层次模型。在该模型中，可以通过调用`add()`方法逐层添加神经网络层，实现神经网络模型的构建。例如，如果想要在模型中添加一个全连接层，可以使用以下代码：

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

这将在模型中添加一个具有64个神经元的全连接层，并将其作为第一层。其中，`activation`参数指定了该层的激活函数，`input_dim`参数指定了该层的输入维度。通过使用Sequential类，可以非常方便地搭建神经网络模型，并且支持多种常用的神经网络层类型。

相关问题

# model = Sequential()

这是 Keras 中创建一个序列模型的代码。序列模型是一种简单的神经网络模型，它由一系列层按顺序堆叠在一起构成。在这个模型中，每一层都接收上一层的输出作为输入，并将自己的输出传递给下一层。可以使用 add() 方法向序列模型中添加层。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'))

这个序列模型有两个全连接层，第一个层有 64 个神经元，使用 ReLU 激活函数，输入维度为 100；第二个层有 10 个神经元，使用 softmax 激活函数。

model = Sequential(

在深度学习中，`Sequential`是一个常见的模型结构，它是Keras库（一个用于构建神经网络的高级API）中线性堆叠层的模型。当你创建一个`Sequential`模型时，你可以按顺序添加一层接一层的神经网络单元（如全连接层、卷积层等）。这种结构非常适合处理序列数据（例如文本、时间序列）或逐层前向传播的数据流。

例如，以下代码展示了如何使用`Sequential`来构建一个简单的全连接网络：

model = Sequential()  # 创建一个新的Sequential模型实例
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=input_shape))  # 添加一个64个神经元的全连接层，激活函数为ReLU
model.add(Dropout(rate=0.5))  # 添加一个dropout层以防止过拟合
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))  # 最后的分类层，使用softmax激活

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在这里，`input_dim`是你输入数据的维度，`num_classes`是分类的数量。`model.compile()`设置了训练过程的配置。