Python TensorFlow深度神经网络回归实现：Keras Sequential模型详解

Keras Sequential模型是一种深度学习中常用的模型，它可以用来实现回归，分类和聚类任务。Keras Sequential模型是一种前馈神经网络，其中每层只有一个输入和一个输出，并且每一层只能输入上一层的输出。

Keras Sequential模型的使用方法

使用Keras Sequential模型进行回归任务，需要导入相关的库，如TensorFlow和Keras：

import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation

需要创建一个Sequential模型：

model = Sequential()

需要添加一些层，比如全连接层：

model.add(Dense(units=64, input_dim=100))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(units=10))
model.add(Activation("softmax"))

需要编译模型：

model.compile(loss="categorical_crossentropy",
              optimizer="sgd",
              metrics=["accuracy"])

可以训练模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

使用Keras Sequential模型进行回归任务，需要以上几步，就可以实现Python TensorFlow深度神经网络回归。