基于Keras库中的Sequential模型

Keras是一个高级神经网络API，它可以在多个深度学习框架上运行，其中包括TensorFlow、Theano和CNTK。Sequential模型是Keras中最简单的一种模型类型，它是一系列网络层按顺序堆叠而成的。

在Keras中，使用Sequential模型可以通过添加一层一层的方式来构建神经网络。下面是使用Sequential模型构建神经网络的一般步骤：

1. 导入必要的库：

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

2. 创建Sequential模型对象：

model = Sequential()

3. 添加网络层：

model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

上述代码中，我们添加了两个全连接层(Dense)，第一个全连接层有64个神经元，激活函数为ReLU，输入维度为100；第二个全连接层有10个神经元，激活函数为Softmax。

4. 编译模型：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

在编译模型时，我们需要指定损失函数、优化器和评估指标。

5. 训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在训练模型时，我们需要提供训练数据和标签，指定训练的轮数和批次大小。

以上就是基于Keras库中的Sequential模型的简单介绍和使用步骤。