Sequential 这个库在新版 python 中怎么应用

在新版 Python（例如Python 3.x）中，特别是在深度学习领域，`Sequential`仍然是Keras库中的核心组件，它是一个线性的、层次化的模型结构，非常适合初学者入门。`Sequential`允许用户按照顺序添加一层层的神经网络单元（如Dense、Conv2D等），对于简单的模型构建非常直观。

以下是使用`Sequential`库的基本步骤：

1. 导入所需的库：首先从`tensorflow.keras.models`模块导入`Sequential`和可能需要的其他层（比如`Dense`、`Dropout`）。

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

2. 创建模型实例：创建一个名为`model`的`Sequential`对象。

model = Sequential()

3. 添加层：通过`.add()`方法向模型中添加层，例如：

model.add(Dense(units=64, activation='relu'))   # 输入层
model.add(Dropout(rate=0.5))                    # 防止过拟合
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))   # 隐藏层
model.add(Dropout(rate=0.5))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))  # 输出层，适合二分类任务

4. 编译模型：设置损失函数、优化器和其他指标，然后使用`model.compile()`方法。

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

5. 训练模型：使用训练数据进行训练。

model.fit(x=train_data, y=train_labels, validation_data=(val_data, val_labels), epochs=epochs, batch_size=batch_size)