tensorflow.keras.models Sequential

### 使用 TensorFlow Keras 中的 Sequential 模型进行深度学习构建

#### 创建顺序模型
`tf.keras.Sequential` 提供了一种简单的方式来堆叠网络层，适用于大多数标准神经网络结构。通过这种方式定义模型非常直观[^1]。

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential()

#### 添加层
可以通过调用 `add()` 方法向模型中添加新的层。每一层都具有特定的功能，比如卷积操作、池化或是全连接等。下面的例子展示了如何创建一个多层感知器：

model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

这里的第一层指定了输入维度 (`input_shape`) 并应用 ReLU 激活函数；最后一层通常不带激活函数，除非是在处理分类任务时会加上 softmax 或 sigmoid 函数来获得概率分布[^3]。

#### 编译模型
编译步骤配置了损失函数 (loss function)，优化算法(optimizer) 和评估指标(metrics) 来准备训练过程:

model.compile(
    optimizer=keras.optimizers.Adam(),
    loss=keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=[keras.metrics.CategoricalAccuracy()]
)

对于不同的问题类型（如回归或二元分类），可以选择相应的损失函数和度量方式[^2]。

#### 训练模型
准备好数据之后就可以开始训练模型了。这一步骤涉及到将特征矩阵 X 和标签 y 输入给 fit() 函数，并指定迭代次数 epochs 及其他超参数设置：

history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

此命令会在训练集上执行前向传播与反向传播更新权重的同时，在验证子集上监控性能表现以便调整最佳模型参数。

#### 总结
上述流程涵盖了从初始化到训练完成的一个典型工作流。值得注意的是，实际应用场景下可能还需要考虑更多细节，例如正则化技术的应用、早停机制以及自定义回调等功能以提高最终效果。