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。