model = Sequential()

这是一个在 Keras 中创建神经网络模型的基本步骤，它会创建一个空的神经网络模型。在接下来的步骤中，需要向模型中添加层和配置层的参数，以构建一个完整的神经网络模型。例如，以下代码将创建一个具有两个隐藏层的全连接神经网络模型：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

这个模型包括一个输入层、两个隐藏层和一个输出层。第一个隐藏层包含 64 个神经元，使用 ReLU 激活函数；第二个隐藏层包含 32 个神经元，同样使用 ReLU 激活函数；输出层包含一个神经元，使用 Sigmoid 激活函数。