使用Sequential()函数实现Python中的顺序执行

在Python中，我们可以使用Sequential()函数来实现程序的顺序执行。Sequential()是一种用于创建神经网络的顺序模型，可以按照添加的顺序依次创建神经网络的不同层。

下面是使用Sequential()函数实现Python中的顺序执行的一个例子：

import tensorflow as tf

# 定义数据集
x_train = tf.random.normal((1000, 10))
y_train = tf.random.normal((1000, 1))

# 创建顺序模型
model = tf.keras.Sequential()

# 添加      层全连接层
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))

# 添加第二层全连接层
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))

# 添加输出层
model.add(tf.keras.layers.Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在以上的例子中：

1. 我们首先导入了tensorflow库。

2. 然后，我们定义了一个随机正态分布的训练数据集x_train和y_train，其中x_train是一个1000行10列的矩阵，y_train是一个1000行1列的矩阵。

3. 接下来，我们使用Sequential()函数创建了一个空的顺序模型model。

4. 我们按照顺序添加了三层神经网络层，其中 层是全连接层，使用ReLU激活函数和输入形状为(10,)的参数；第二层是全连接层，使用ReLU激活函数；最后一层是输出层，没有指定激活函数。

5. 接着，我们使用compile()函数编译了模型，指定了优化器为Adam优化器，损失函数为均方误差（Mean Squared Error）。

6. 最后，我们使用fit()函数训练了模型，指定了训练数据、训练轮数为10，批量大小为32。

以上就是使用Sequential()函数实现Python中的顺序执行的一个例子。