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。