基于Sequential()函数实现序列模型的构建与训练

在TensorFlow中，可以使用Sequential()函数来快速构建序列模型，该函数接受一个由各个层组成的列表作为参数，按照列表中层的顺序将它们连接起来。

下面是一个使用Sequential()函数构建和训练序列模型的示例代码：

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

# 构建模型
model = Sequential([
    Dense(32, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 加载训练数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 784) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 784) / 255.0

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

在这个示例中，我们首先调用Sequential()函数来创建一个空白的序列模型。然后，我们使用add()方法依次向模型中添加了两个全连接层(Dense层)。 个全连接层有32个隐藏单元，激活函数为ReLU，并且指定输入形状为(784,)。第二个全连接层有10个隐藏单元，激活函数为softmax。

接下来，我们使用compile()方法来配置模型的训练过程。在这里，我们选择adam优化器作为优化算法，使用稀疏分类交叉熵作为损失函数衡量模型的性能，而且我们还检查了模型的准确度作为评估指标。

然后，我们加载了MNIST手写数字数据集，并对输入数据进行了预处理。我们将像素值从[0, 255]缩放到[0, 1]的范围内，并将输入数据reshape成一维的形状。

最后，我们使用fit()方法来训练模型。训练数据是(x_train, y_train)，我们设定了训练5个epochs，并使用验证集(x_test, y_test)来评估模型的性能。

以上就是使用Sequential()函数构建和训练序列模型的基本步骤和示例代码。在实际使用中，可以根据具体的问题和需求，对模型的结构和训练过程进行调整和优化。例如，可以添加更多的隐藏层和神经元，使用不同的激活函数，调整优化算法和超参数等。