🧠 TensorFlow Keras Sequential 模型指南

欢迎学习 TensorFlow Keras 的 Sequential 模型！这是构建神经网络最简单的方式，适合线性堆叠层的场景。通过以下步骤快速上手：

📦 1. 基本用法

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

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

• Dense 层是全连接层，activation 定义激活函数
• input_shape 需要与输入数据维度匹配
• 支持添加卷积层、循环层等（如 Conv2D 或 LSTM）

✅ 2. 为什么选择 Sequential？

• 代码简洁：只需按顺序添加层
• 适合入门：直观展示网络结构
• 自动处理层间连接：无需手动定义输入/输出

⚠️ 3. 注意事项

• 不支持复杂拓扑（如多输入/多输出）
• 无法处理非线性结构（需改用 Functional API）
• 层参数需合理设置（如激活函数、正则化）

📚 4. 扩展阅读

想了解更多？可查看 Keras Functional API 指南 学习更灵活的模型构建方式！