models.Sequential

`models.Sequential` 是 Keras 中的一个类，用于创建顺序模型（Sequential Model）。顺序模型是指神经网络中的每个层依次按照顺序连接在一起，形成一个线性的神经网络结构。每个层的输出作为下一层的输入。这种模型适用于简单的前馈神经网络。

`models.Sequential` 的作用是帮助我们创建一个顺序模型，我们只需要按照顺序加入所需的层即可。例如，下面的代码展示了如何创建一个简单的顺序模型：

from keras import models
from keras.layers import Dense

model = models.Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(784,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

这个模型有两个全连接层，分别有 32 个和 10 个神经元，并且第一个层需要指定输入的形状。

相关问题

models.Sequential.fit

`models.Sequential.fit`是Keras库中的一个方法，用于训练神经网络模型。

在使用`models.Sequential.fit`方法时，你需要传入训练数据和标签，并指定一些训练相关的参数，例如批次大小（batch size）、迭代轮数（epochs）和优化器（optimizer）等。

下面是一个使用`models.Sequential.fit`方法训练模型的示例代码：

from tensorflow.keras import models

# 创建模型
model = models.Sequential()
# 添加网络层
model.add(...)
...

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, batch_size=32, epochs=10)

在上面的代码中，`train_data`是训练数据，`train_labels`是相应的标签。`batch_size`表示每次训练时使用的样本数量，`epochs`表示训练轮数。

希望这个回答能对你有所帮助！如果你有更多问题，请随时提问。

models.Sequential()

`models.Sequential()` 是 Keras 中的一个类，用于构建序列模型。它允许将一系列网络层按照顺序堆叠起来，构建神经网络模型。例如，以下代码展示了如何使用 `models.Sequential()` 构建一个简单的全连接神经网络：

from keras import models
from keras.layers import Dense

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

这个模型有两个全连接层，第一层有 64 个神经元，使用 ReLU 激活函数，输入维度为 100；第二层有 10 个神经元，使用 softmax 激活函数。`Sequential()` 按照添加的顺序自动将这些层堆叠起来，构成了一个完整的神经网络模型。