model sequentials

### Sequential 模型概述

在深度学习框架中，`Sequential` 是一种用于定义线性和堆叠式的神经网络结构的方式。这种模型适合于那些层之间不存在分支或共享的情况。对于 TensorFlow 和 PyTorch 这样的主流框架而言，`Sequential` API 提供了一种简单而直观的方式来创建和管理多层神经网络。

#### 使用 TensorFlow 构建 Sequential 模型

TensorFlow 的 `tf.keras.Sequential` 类允许开发者快速搭建起一个简单的前馈神经网络。下面是一个具体的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

这段代码展示了如何利用 `Sequential` 接口来建立一个多层感知机（MLP），其中包含了输入展平操作、全连接隐藏层以及防止过拟合的 Dropout 层[^1]。

#### 使用 PyTorch 实现类似的 Sequential 结构

PyTorch 同样支持通过其内置模块实现类似的功能。虽然语法略有不同，但是概念上非常接近：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(784, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.2),
    nn.Linear(128, 10)
)

这里同样构建了一个具有相同架构的 MLP，在每一层之后都应用了激活函数或其他处理单元[^2]。

#### 关键特性比较

- **易用性**: 对于初学者来说，`Sequential` 非常容易理解和使用；它提供了一条清晰的学习路径。
- **灵活性**: 尽管 `Sequential` 可以很好地满足大多数需求，但对于更复杂的拓扑结构，则可能需要转向功能更为强大的工具集，比如 Keras 函数式API 或者自定义子类化模型。
- **性能影响**: 在某些情况下，采用 `Sequential` 并不会带来显著的速度优势，因为实际执行效率取决于底层计算图优化程度而非高层抽象形式的选择[^3].