model <- keras_model_sequential() model %>%

`model <- keras_model_sequential()` 是在R语言的Keras库中创建一个顺序模型的一种方式。Sequential模型是Keras中最基础的模型类型，它按照添加层的顺序来构建神经网络。当你看到这样的代码片段时，通常意味着你要初始化一个新的空模型，并通过链式操作（ `%>% ` 符号）一步步地添加、配置模型的各个层。

例如：

# 初始化一个顺序模型
model <- keras_model_sequential()

# 添加一个输入层，比如全连接层(Dense)
model %>%
  layer_dense(units = 64, activation = 'relu', input_shape = c(784)) # 假设输入数据是28x28像素

# 再添加其他层，如池化层(MaxPooling)或另一个全连接层
model %>%
  layer_max_pooling2d(pool_size = c(2, 2)) %>%
  layer_dense(units = 32, activation = 'relu')

# 最后添加一个输出层，比如分类问题的softmax层
model %>%
  layer.Dense(units = 10, activation = 'softmax') # 假设是个10分类任务

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标
model %>% compile(
  loss = 'categorical_crossentropy',
  optimizer = 'adam',
  metrics = c('accuracy')
)

# 这样就完成了一个基本的模型构建