model = tf.keras.Sequential()

这是使用 TensorFlow 构建神经网络的代码。`tf.keras.Sequential()` 创建了一个空的神经网络模型，可以通过添加不同的层来构建具有不同结构和功能的神经网络。例如，以下代码将创建一个具有两个隐藏层和一个输出层的神经网络：

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

这个神经网络有一个输入层、两个隐藏层和一个输出层。每个隐藏层都包含 64 个神经元，并使用 ReLU 激活函数。输出层包含 10 个神经元（表示 10 个不同的分类），并使用 softmax 激活函数。输入层的形状为 `(784,)`，因为这个神经网络是用于分类手写数字图像，每个图像大小为 28x28 像素，展开后为 784 个像素值。