了解Sequential()函数的背后原理，掌握其核心用法

Sequential()函数是Keras中的一个类，用于将一系列网络层按照顺序连接起来。它是一种非常常见和基础的模型类型，也被称为线性叠加模型。使用Sequential()函数可以方便地构建简单的前馈神经网络。

Sequential()函数的背后原理是基于堆栈的思想。它允许我们将各个网络层（包括全连接层、卷积层、池化层等）按照顺序一层一层地堆叠在一起，构建出一个完整的神经网络模型。在堆栈中，数据将从底层的输入层开始，经过每一层的变换和处理，最后输出到顶层的输出层。

使用Sequential()函数的核心用法是通过.add()方法一层一层地添加网络层。例如，我们可以按照以下步骤使用Sequential()函数构建一个简单的全连接神经网络模型：

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

# 构建模型
model = Sequential()

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

# 添加第二个隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

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

在这个例子中，我们首先导入了Sequential类和全连接层类Dense。然后，我们创建了一个Sequential实例model，并通过.add()方法依次添加了输入层、两个隐藏层和输出层。这里的Dense层代表一层全连接的神经网络层，可以指定该层的神经元个数、激活函数等参数。

使用Sequential()函数构建模型后，我们可以通过调用.compile()方法来编译模型，设置模型的优化器、损失函数和评估指标等参数，之后可以通过.fit()方法训练模型，使用.evaluate()方法评估模型性能，以及使用.predict()方法对新数据进行预测。

在实际应用中，Sequential()函数的灵活性可能受到一定的限制，因为它只能按顺序堆叠网络层。如果需要构建更加复杂的网络结构，例如具有多个输入或多个输出的模型，或者具有分支结构的模型等，可能需要使用其他更高级的模型构建方式。

总之，Sequential()函数是Keras中构建前馈神经网络的基础工具之一。通过它，我们可以方便地按照顺序堆叠各个网络层，构建出一个完整的神经网络模型，并进行训练和预测操作。