tf.keras.models.Sequential()

tf.keras.models.Sequential()用法

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  Sequential()方法是一个容器，描述了神经网络的网络结构，在Sequential()的输入参数中描述从输入层到输出层的网络结构

使用方法：model = tf.keras.models.Sequential

网络结构：

• 拉直层：tf.keras.layers.Flatten()
  拉直层可以变换张量的尺寸，把输入特征拉直为一维数组，是不含计算参数的层
• 全连接层 tf.keras.layers.Dense( 神经元个数，activation = "激活函数“，kernel_regularizer = "正则化方式)

  其中：activation可选 relu 、softmax、 sigmoid、 tanh等
kernel_regularizer可选 tf.keras.regularizers.l1() 、tf.keras.regularizers.l2()

• 卷积层 tf.keras.layers.Conv2D()
• LSTM层 tf.keras.layers.LSTM()