序列模型屬於通用模型的一種，因為很常見，所以這裡單獨列出來進行介紹，這種模型各層之間是依次順序的線性關係，在第k層合第k+1層之間可以加上各種元素來構造神經網路這些元素可以通過乙個列表來制定，然後作為引數傳遞給序列模型來生成相應的模型。
# 01_keras_model_sequential.py
from keras.models import sequential
from keras.layers import dense
from keras.layers import activation
# dense相當於構建乙個全連線層，32指的是全連線層上面的神經元的個數
layers =
[dense(
32, input_shape=
(784,)
),activation(
'relu'),
dense(10)
, activation(
'softmax')]
model = sequential(layers)
# 列印模型的形狀
model.summary(
)
機器學習 神經網路
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機器學習 神經網路
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機器學習，深度學習，神經網路，深度神經網路
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