sequential模型

sequential模型是Keras中最简单的模型之一，它是一种线性堆叠模型，可以通过add()方法将各种层添加到模型中。在这个模型中，每一层都只有一个输入张量和一个输出张量，这些张量会沿着网络流动，最终输出预测结果。sequential模型适用于一些简单的神经网络结构，如单层感知器和多层感知器等。但是，如果你的模型需要多个输入/输出张量，或者需要进行非线性连接，那么sequential模型就不太适用了。