python中的Sequential函数

在Python的Keras库中，`Sequential`是一个高级API，它允许用户按照线性的顺序添加一层层的神经网络模型。`Sequential`模型非常适合构建简单的、有向无环图(DAG)结构的模型，例如常见的前馈神经网络。

当你创建一个`Sequential`实例时，你可以像链式调用那样添加各个层，比如 Dense 层、Conv2D 层等，通过`.add()`方法。它的基本语法如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))  # 添加第一个全连接层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))            # 添加第二个全连接层

在这个例子中，模型首先接收100维输入，经过一个64个隐藏单元的ReLU激活函数处理，最后通过一个10个节点的 softmax 输出层进行分类。

相关问题

python sequential函数

### Python 中 Sequential 函数的使用

在 Python 的机器学习库 Keras 和 PyTorch 中，`Sequential` 是一种用于构建神经网络模型的方式。下面分别介绍这两个框架中 `Sequential` 模型的应用。

#### 使用 Keras 构建 Sequential 模型

Keras 提供了一个简单易用的方式来定义线性堆叠结构的神经网络：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

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

这段代码创建了一个两层的全连接前馈神经网络[^3]。

#### 使用 PyTorch 定义 Sequential 模型

PyTorch 同样支持通过 `torch.nn.Sequential` 来快速搭建简单的顺序容器：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 64),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(64, 10),
    nn.Softmax(dim=1)
)

此段代码实现了与上述 Keras 类似的功能，在 PyTorch 中配置了一组按序执行的操作。

需要注意的是，虽然这两种方法都叫做 `Sequential`，但是它们的具体实现细节有所不同。对于更复杂的架构设计，则可能需要采用类继承等方式来自定义模型结构。

python 导入Sequential

在 Python 中，`Sequential` 是指一个用于建立深度神经网络的类。它通常是通过导入深度学习框架的方式来使用的，例如：

from keras.models import Sequential

这里使用了 Keras 框架中的 `Sequential` 类来构建深度神经网络。在使用时，需要先创建一个 `Sequential` 对象，然后通过添加不同的层来构建网络结构。例如：

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

这个例子中，我们创建了一个包含两个全连接层的神经网络，第一个全连接层有 32 个神经元，输入数据的维度为 784，使用的激活函数为 ReLU；第二个全连接层有 10 个神经元，使用的激活函数为 Softmax。