keras Sequential

Keras Sequential 是一种用于构建深度神经网络的模型类型。它允许用户按照顺序将不同的神经网络层堆叠在一起，以构建一个完整的神经网络模型。

例如，以下代码展示了如何使用 Keras Sequential 构建一个简单的全连接神经网络模型：

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'))

这个模型包含两个 Dense 层，第一个层有 64 个神经元，使用 ReLU 激活函数，并且接受一个大小为 100 的输入向量。第二个层有 10 个神经元，使用 softmax 激活函数，用于分类任务。