理解Keras.modelsSequential()：创建基于卷积的深度学习模型

Keras.models.Sequential()是Keras库中的一个类，用于创建深度学习模型。它允许我们按照顺序将不同的神经网络层逐一添加到模型中，从而构建卷积神经网络（CNN）等深度学习模型。

首先，我们需要导入Keras以及其他所需的库：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

然后，我们可以通过实例化Sequential类来创建一个空的模型：

model = Sequential()

接下来，我们可以使用add()方法逐层添加不同的神经网络层。例如，我们可以添加卷积层、池化层和全连接层。

# 添加一个卷积层
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(64,64,3)))

# 添加一个池化层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

# 将多维输入的卷积输出展平，为后续的全连接层准备
model.add(Flatten())

# 添加一个全连接层
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))

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

在上述示例中，我们首先添加了一个卷积层。参数filters表示卷积核的数量，kernel_size表示卷积核的大小，activation表示激活函数，input_shape表示输入图像的形状。然后，我们添加了一个池化层，通过调整窗口大小来压缩特征图。接下来，我们使用Flatten()将卷积层的输出展平，然后添加一个全连接层和一个输出层。在全连接层和输出层中，我们可以通过设置units参数来指定神经元的数量，activation参数用于设置激活函数。

最后，在完成模型的构建后，我们可以使用compile()方法来配置训练过程的参数，如损失函数、优化器和评估指标：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

使用模型进行训练和预测是模型的下一个步骤，但是这超出了此处的范围。简单来说，我们可以使用fit()方法来训练模型，并使用evaluate()方法对模型进行评估。

总结来说，Keras.models.Sequential()允许我们以一种顺序的方式添加不同的神经网络层，从而构建深度学习模型。在构建完成后，我们可以使用compile()方法配置模型的训练参数，并使用fit()方法进行训练。这样，我们就能够创建和训练卷积神经网络模型，从而用于图像分类等任务。