model = Sequential()怎么编写

`model = Sequential()` 是 Keras 框架中用于创建神经网络模型的一种常见方式，它是一个线性堆叠层的模型，即逐层添加各种类型的神经网络层。Sequential 模型非常适合结构简单的序列模型，如全连接网络（DNN）。当你使用这句话初始化一个模型时，实际上是在创建一个空的序列模型，后续可以调用 `.add()` 方法来向这个序列中添加一层层的网络组件，比如 Dense 层、 Conv2D 层等。每层都有其特定的参数和配置，最后通过`.compile()` 函数设置损失函数、优化器和评估指标。例如：

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

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加一个全连接层，输入维度为10，输出维度为64，激活函数为ReLU
model.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu'))

# 可能还会添加更多的层...

完成所有层的添加后，别忘了编译模型，然后就可以开始训练了。