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。

相关问题

model = tf.keras.Sequential

`tf.keras.Sequential`是TensorFlow的一个高级API，用于构建神经网络模型。它提供了一种简单、快速的方式来搭建神经网络，不需要手动指定每一层的输入输出连接关系。

在`tf.keras.Sequential`中，可以使用`add()`方法向模型中逐层添加神经网络层。每一层都可以指定相应的参数，例如激活函数、输入维度、输出维度等等。

下面是一个简单的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建Sequential模型
model = tf.keras.Sequential()

# 添加第一层全连接层
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(784,)))

# 添加第二层全连接层
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

在上述代码中，我们首先创建了一个空的`Sequential`模型。接着，我们向模型中添加了两个全连接层，第一层有64个神经元，激活函数为ReLU，输入维度为784（表示输入的数据有784个特征）；第二层有10个神经元，激活函数为Softmax，表示输出的是10个类别中的概率分布。

最后，我们使用`compile()`方法对模型进行编译，指定了优化器、损失函数和评价指标。编译后，我们就可以使用`fit()`方法来训练模型了。

解释代码model = tf.keras.Sequential

`tf.keras.Sequential()` 是一个 Keras 模型容器，它按照顺序将一系列层连接在一起，构建神经网络模型。使用 `Sequential` 可以很方便地构建简单的模型，只需要在容器中添加层即可。例如，以下代码构建了一个包含两个隐藏层和一个输出层的前馈神经网络：

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')
])

其中，`Dense` 层表示全连接层，第一个参数是输出维度，`activation` 是激活函数，`input_shape` 是输入维度。在上面的例子中，输入维度是 `(784,)`，表示 784 维的向量，输出维度分别为 64 和 10，最后一层使用 softmax 激活函数，输出的是一个概率分布。这个模型可以用于手写数字识别等任务。