model = tf.keras.Model( inputs=[s], outputs=[readout])

这段代码是用 TensorFlow 构建一个神经网络模型，其中 `s` 是输入张量，`readout` 是输出张量。具体来说，`inputs=[s]` 表示模型的输入层是 `s`，`outputs=[readout]` 表示模型的输出层是 `readout`。这个模型的目的是将输入的数据经过一系列的神经网络层变换，最终输出 `readout` 张量。

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model = tf.keras.Sequential

`tf.keras.Sequential`是TensorFlow的一个高级API，用于构建神经网络模型。它提供了一种简单、快速的方式来搭建神经网络，不需要手动指定每一层的输入输出连接关系。

在`tf.keras.Sequential`中，可以使用`add()`方法向模型中逐层添加神经网络层。每一层都可以指定相应的参数，例如激活函数、输入维度、输出维度等等。

下面是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建Sequential模型
model = tf.keras.Sequential()

# 添加第一层全连接层
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(784,)))

# 添加第二层全连接层
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

在上述代码中，我们首先创建了一个空的`Sequential`模型。接着，我们向模型中添加了两个全连接层，第一层有64个神经元，激活函数为ReLU，输入维度为784（表示输入的数据有784个特征）；第二层有10个神经元，激活函数为Softmax，表示输出的是10个类别中的概率分布。

最后，我们使用`compile()`方法对模型进行编译，指定了优化器、损失函数和评价指标。编译后，我们就可以使用`fit()`方法来训练模型了。

model = tf.keras.models.Sequential

tf.keras.models.Sequential是TensorFlow中的一个模型类，用于构建顺序模型（Sequential Model）。顺序模型是一种简单的神经网络模型，它由一系列层（layers）按照顺序堆叠而成。

在创建Sequential模型时，可以通过添加不同类型的层来定义模型的结构。常用的层包括全连接层（Dense）、卷积层（Conv2D）、池化层（MaxPooling2D）等。这些层可以通过调用Sequential类的add方法逐个添加到模型中。

例如，下面是一个简单的Sequential模型的创建示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

上述代码创建了一个包含两个隐藏层和一个输出层的神经网络模型。第一个隐藏层有64个神经元，激活函数为ReLU；第二个隐藏层也有64个神经元，同样使用ReLU作为激活函数；输出层有10个神经元，激活函数为Softmax。