如何从 Keras 导入 Sequential

Keras 是一个深度学习框架，它提供了多个模型构建接口，其中之一就是 Sequential。Sequential 模型是一个简单的线性神经网络，它由多个层按顺序排列组成。这种结构常常被用于解决分类、回归、以及其他常见的深度学习问题。在本文中，我们将学习如何从 Keras 中导入 Sequential。

步骤

在开始导入 Sequential 前，我们需要先安装 Keras。Keras 可以通过 pip 安装：

pip install keras

安装完成后，我们可以开始导入 Sequential。在 Python 中，我们可以使用以下代码来导入：

from keras.models import Sequential

这段代码将会从 keras.models 模块中导入 Sequential 类。导入后，我们就可以使用 Sequential 类构建线性神经网络了。

示例

下面是一个简单的示例，展示如何使用 Sequential 类构建一个简单的线性神经网络：

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

# 创建 Sequential 模型
model = Sequential()

# 添加输入层和第一层隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

# 添加第二层隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

在这个例子中，我们首先使用 Sequential 类创建了一个 Sequential 模型。然后，我们添加了输入层、两个隐藏层，以及一个输出层。最后，我们使用了 compile() 方法来编译模型。这个例子演示了如何使用 Sequential 类构建一个简单的线性神经网络。

结论

在本文中，我们学习了如何从 Keras 中导入 Sequential 类。Sequential 类是一个简单的线性神经网络模型，它由多个层按顺序排列组成。使用 Sequential 类，我们可以轻松地构建一个简单的线性神经网络并编译它。