欢迎学习 Keras 的序列模型！序列模型是构建神经网络的简便方式，特别适合初学者。以下是快速入门指南：

什么是序列模型？🧠

序列模型（Sequential model）是线性堆叠层的神经网络模型，适用于简单的架构设计。
例如： 

from keras.models import Sequential
model = Sequential()

基本步骤 🧰

  1. 导入库 

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

  2. 构建模型
    添加层到模型中： 

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

  3. 编译模型
    指定优化器、损失函数和评估指标： 

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

  4. 训练模型
    使用数据进行训练： 

    model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

示例代码 🧪

# 完整示例
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 生成随机数据
import numpy as np
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)

扩展阅读 📚

Keras_模型