(model = sequential()) Keras深度学习模型Sequential和Model详解
当我们谈到Keras深度学习模型时，Sequential和Model是两种主要的模型构建方式。
首先，Sequential模型是一种简单而又具有强大功能的方法，用于创建单输入，单输出，层次依次叠加的深度学习模型。
使用Sequential模型非常简单，只需要按顺序添加层即可。这在代码中看起来就像创建一个列表。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
# 添加全连接层
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=50))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))其中，第一层接受一个50维度的输入，然后输出64维度的结果。其激活函数是 ReLU (ReLU函数：f(x)=max(0,x) )。
第二层是一个全连接层，只有一个神经元，并使用sigmoid激活函数，用于二分类任务。
然后，我们需要编译模型，这意味着我们选择了损失函数和优化器。
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])Model则是更为通用的方式，允许创建更复杂的模型。
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# 输入层
inputs = Input(shape=(50,))
# 隐藏层
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
# 输出层
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])以上模型定义并编译了一个和之前类似的模型，但是我们使用了更通用的API，所以可以创建更复杂的网络结构比如多输入多输出的网络，或是共享某一层（或某些层）网络的模型。
这种模型构建方式的灵活性让我们可以轻松地设计广泛的模型，比如多输入/输出模型、模型共享等。
希望这个简单的介绍能对你有所帮助，如果你有更多问题，或需要更多关于Keras及深度学习的信息，请随时向我提问，我会很乐意为你解答。
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