详解Keras3.0 Models API: Sequential class

1、语法

keras.Sequential(layers=None, trainable=True, name=None)

Sequential是Keras中最常用的模型容器，它允许我们将多个网络层按顺序堆叠起来

2、示例

model = keras.Sequential()

#keras.Input函数用于创建一个输入张量，其中shape=(16,)表示输入张量的形状为16维。这个输入层将作为模型的起始点，并接收外部数据作为输入
model.add(keras.Input(shape=(16,)))

#向模型中添加一个全连接层（Dense layer）。keras.layers.Dense函数用于创建一个具有指定输出单元数的全连接层。在这个例子中，我们创建了一个具有8个输出单元的全连接层
model.add(keras.layers.Dense(8))

3、add方法

Sequential.add(layer, rebuild=True)

增加一层

4、pop方法

Sequential.pop(rebuild=True)

删除模型中的最后一个层