sequential()方法

我了解到，`sequential()`是一个Keras API中的方法，它允许用户构建一个序列模型。序列模型是一种简单的线性堆叠模型，其中每个层都有恰好一个输入张量和一个输出张量。用户可以使用`sequential()`方法在模型中添加一系列层，并且每个层将自动地沿着模型的输入顺序被添加。这使得构建简单的模型变得非常容易。例如，以下代码使用`sequential()`方法创建了一个具有两个全连接层的简单神经网络模型：

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'))

在这个例子中，我们首先使用`sequential()`方法创建了一个空的序列模型，然后通过`model.add()`方法逐层地添加了两个全连接层。第一个全连接层有64个神经元，并使用ReLU激活函数，输入维度为100。第二个全连接层有10个神经元，并使用softmax激活函数。通过这样的方式，我们就构建了一个具有两个全连接层的简单神经网络模型。

相关问题

Sequential

Sequential是Keras中的一种神经网络框架，它是一个容器，用于封装神经网络的结构。Sequential模型只有一组输入和一组输出，各层按照先后顺序进行堆叠，前一层的输出作为后一层的输入。通过堆叠不同的层，可以构建出神经网络。\[1\]在搭建神经网络时，使用Sequential是非常重要的。通过实践和编写代码，可以更好地理解神经网络的原理和使用方法。\[2\]在使用fit方法时，需要注意validation_split参数用于划分数据集，shuffle参数用于确定是否打乱数据。如果原始数据集本身是有序的，应该在第一轮训练之前先打乱顺序。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [多层神经网络 —— Sequential模型](https://blog.csdn.net/xuechanba/article/details/124952150)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [搭建小实战和sequential的使用](https://blog.csdn.net/weixin_69398563/article/details/126360789)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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tensorflow sequential

TensorFlow Sequential是一种用于构建深度学习模型的API。它允许用户按照顺序添加不同的层，从而构建出一个完整的神经网络模型。Sequential API非常适合于简单的模型构建，如全连接神经网络和卷积神经网络等。它还提供了一些方便的方法来编译、训练和评估模型。