AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'model'

根据提供的引用内容，报错信息显示`AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'`，这意味着在使用`Sequential`对象时，没有名为`predict_classes`的属性。

在TensorFlow 2.0及以上版本中，`predict_classes`方法已被弃用。相反，您可以使用`predict`方法来获取预测的类别。下面是一个示例代码：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用predict方法进行预测
predictions = model.predict(x_test[0:10])
predicted_classes = tf.argmax(predictions, axis=1)

# 打印预测结果
print(predicted_classes)

请注意，上述代码仅为示例，您需要根据您的模型和数据进行相应的修改。