🎉 Keras 顺序模型使用指南

Keras 的 Sequential 模型是构建神经网络的经典方式，适合层叠式模型设计。通过简单堆叠层即可快速搭建模型，是初学者入门深度学习的首选工具。

📌 什么是 Sequential 模型？

• 定义：Sequential 是线性堆叠神经网络层的容器
• 特点：
  • 层顺序不可逆（按顺序添加）
  • 支持标准的全连接层、卷积层、循环层等
  • 代码简洁，适合简单模型架构
• 🔗 了解更多：Keras 模型构建基础

🧱 使用步骤

1. 导入 Sequential 类

from tensorflow.keras.models import Sequential

2. 创建模型实例

model = Sequential()

3. 添加层（以全连接层为例）

model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

4. 编译模型

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

5. 训练模型

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

📈 优势对比

📌 常见应用场景

• 图像分类（如 MNIST）
• 时间序列预测
• 简单的 NLP 任务
• 快速原型开发

⚠️ 注意：对于复杂模型（如包含多个输入/输出、共享层等），建议使用 Functional API 替代

📘 扩展阅读

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