pycharm中sequential

在PyCharm中，"Sequential"通常不是特定的概念，它可能是与某些库如Keras、TensorFlow等关联的部分。Sequential是一个模型结构，常见于深度学习框架Keras中，用于构建简单的顺序模型。当你需要创建一个线性的、层与层之间有依赖关系的神经网络模型时，可以使用Sequential类作为基础，然后通过`.add()`方法逐步添加各个神经网络层。

例如：

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

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加全连接层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))  # 输入维度是100
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))
# ...

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

在这个例子中，Sequential模型会按照添加层的顺序进行前向传播计算。