keras.sequential()

keras.sequential()是Keras中的一个函数，用于创建一个顺序模型。顺序模型是一种简单的神经网络模型，它由一系列层按顺序堆叠而成。每一层都有一个输入和一个输出，前一层的输出作为后一层的输入。这种模型适用于一些简单的任务，如图像分类、文本分类等。

相关问题

keras.Sequential

Keras中的Sequential模型是一种顺序模型，可以通过将网络层实例的列表传递给Sequential的构造器来创建。这种模型可以用于构建各种神经网络结构，包括全连接神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等等。相比于其他框架，Keras的代码更少且更易懂，使得使用Sequential模型可以更方便地解决各种问题。通过堆叠不同的层，可以构建出深度神经网络，因此Sequential模型在构建复杂的神经网络时非常强大。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Keras Sequential 顺序模型（一）](https://blog.csdn.net/weixin_43026262/article/details/95785111)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [理解和使用Keras的sequential模型](https://blog.csdn.net/qq_41082686/article/details/125382813)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

tf.keras.Sequential

`tf.keras.Sequential` 是 TensorFlow 中的一个模型类，用于按照一定顺序将多个网络层连接起来，构建深度神经网络模型。通过 `tf.keras.Sequential` 构建的模型可以被训练和优化。

使用 `tf.keras.Sequential` 构建模型时，可以通过添加 `tf.keras.layers` 中的网络层实现不同的功能，如全连接层、卷积层、循环层等。在这个过程中，每个网络层都会接收上一层的输出并将其作为输入，最后输出模型的预测结果。

下面是一个使用 `tf.keras.Sequential` 构建简单神经网络的示例：

import tensorflow as tf

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

这个模型由两个网络层组成：第一个是具有 64 个神经元的全连接层，激活函数为 ReLU；第二个是具有 10 个神经元的全连接层，激活函数为 Softmax。输入数据的形状为 (None, 784)，其中 None 表示输入样本的数量可以是任意值，784 表示每个输入样本的维度为 784。