tf.keras库中的Sequential模型详解

tf.keras中的Sequential模型是一种简单的线性堆叠模型，可以通过添加一个层一个层地堆叠起来构建神经网络。这个模型非常适合初学者，因为它可以非常方便地构建简单的模型，同时也可以进行一些快速的实验。

Sequential模型的使用方法非常简单，我们只需要像下面这样一层层地添加网络层即可：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation

model = Sequential([
    Dense(32, input_shape=(784,)),
    Activation('relu'),
    Dense(10),
    Activation('softmax'),
])

上面的代码就构建了一个非常简单的Sequential模型，其中包含了两个全连接层和两个激活函数。我们可以通过调用model.summary()来查看模型的结构和参数信息。

Sequential模型还有一些其他的方法，如compile()和fit()等，可以用来编译和训练模型。compile()函数用来配置模型的学习过程，可以指定损失函数、优化器和评价指标等。fit()函数则用来训练模型，并在训练过程中不断地调整模型的参数。