如何在tf.keras.Sequential()中调用网络？

在tf.keras.Sequential()中调用网络可以通过添加层的方式来构建网络模型。tf.keras.Sequential()是一个顺序模型，可以按照添加的顺序依次构建网络层。

首先，需要导入相关的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten

然后，可以创建一个空的Sequential模型：

model = tf.keras.Sequential()

接下来，可以通过add()方法逐层添加网络层。例如，添加一个全连接层：

model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

再添加一个卷积层：

model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))

继续添加其他层，如池化层、Flatten层等。

最后，可以通过compile()方法编译模型，并指定损失函数、优化器等参数：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

完成以上步骤后，就可以使用该模型进行训练和预测了。

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