Sequential 是 Keras 提供的用于构建线性堆叠神经网络的经典方式，适合单层输入和输出的场景。以下是关键信息：

📌 核心用途

  • 单层输入输出：适用于全连接网络、简单 CNN 或 RNN
  • 快速原型开发：通过链式结构快速搭建模型
  • 易用性：无需手动管理层间连接

✅ 优势列表

  • ⚡ 简洁的 API 接口
  • 📈 自动处理维度匹配
  • 🧠 支持多种层类型（Dense, Conv2D, LSTM 等）
  • 📁 易于保存和加载模型

⚠️ 注意事项

  • 🔄 不支持多输入/多输出
  • 📌 需要确保输入输出维度匹配
  • 📦 使用前需安装 Keras 库

📖 示例代码

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

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

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

🌐 扩展阅读

访问 Keras 官方文档了解更多

Keras_Sequential_Model