解释代码tensorflow.keras.Sequential

`tensorflow.keras.Sequential` 是一个用于构建序列型神经网络的 Keras 模型类。它允许用户按顺序添加各种层（如全连接层、卷积层、池化层等），并将它们组合成一个完整的神经网络模型。

在使用 `tensorflow.keras.Sequential` 类时，用户只需要按照层的顺序添加各种层即可，模型会自动将它们连接起来。例如，以下代码构建了一个简单的多层感知机模型：

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

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

在这个例子中，我们先定义了一个 `Sequential` 对象 `model`，然后按照顺序添加了三个全连接层，分别是一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。其中每个全连接层都包含了一些神经元，每个神经元都与前一层的所有神经元相连，从而实现了全连接的效果。

最后一个全连接层的激活函数使用了 `softmax`，这是因为我们在这个例子中是在进行分类任务，需要将输出的结果映射到类别上。而在隐藏层中，我们使用了 `relu` 激活函数，这是因为 `relu` 在实际应用中表现良好，能够有效地缓解梯度消失问题。