Python深度学习库Keras：Sequential和Dense函数用法

Keras是一个基于Python的深度学习库，为人工智能科学家和工程师提供了一个使用神经网络和深度学习技术的高层次的API。在Keras中，有两个基本的概念：模型和层。

模型是机器学习算法的对象，模型包括结构和参数两部分。层是指模型的内部结构。具体的说，模型是层构成的有向无环图，可以通过在层上组合不同的创造性和非线性化来创建新的神经网络。

在Keras中，Sequential函数是一个简单的线性堆叠模型，可以按顺序添加各种层。Sequential的调用方式如下：

from keras.models import Sequential

model = Sequential()

下面是Keras中的Dense层函数用法。

Dense函数是定义神经网络层的函数之一。此函数表示一个完全连接的神经网络层，所有输入权重都连接到所有输出权重。Dense函数如下：

from keras.layers import Dense

该函数有三个必要的参数：units、activation和input_dim。其中，units是一个整数，表示输出空间的维度，即该层神经元的数量；activation是该层使用的激活函数；input_dim是输入数据的维度，只需要在创建模型的第一层使用。

下面是一个简单的例子：

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

# create model

model = Sequential()

model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))

model.add(Dense(8, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

上述代码中，我们首先创建了一个Sequential模型，接着在该模型中添加了三个Dense层。第一层有12个神经元，需要指定输入数据的维度为8；第二层有8个神经元；最后一层有1个神经元，由于这是一个二元分类问题，我们使用sigmoid激活函数来输出一个范围在0到1之间的概率值。

以上就是Python深度学习库Keras中Sequential和Dense函数的用法。在实践中，我们可以使用这些函数来构建并训练机器学习模型。虽然这两个函数的使用非常简单，但它们提供了构建复杂模型所需的基本工具。