Layer是使用非符号张量的输入调用的。接收类型`Sequential`

。

Layer（层）是深度学习模型的基本构建块，它负责执行特定的计算操作，并且可以包含可学习的参数。在深度学习模型中，层按照顺序堆叠在一起，形成一个神经网络。

对于使用非符号张量的输入调用的Layer，意味着该层接受的输入是张量（多维数组）的形式，而不是符号（符号变量）的形式。非符号张量是指具体的数值数组，而符号是指代表数值计算的符号变量。

在深度学习中，Sequential是一种常用的层容器，它按照顺序将各个层堆叠在一起，形成一个线性的神经网络。Sequential接收的输入是非符号张量，可以通过调用Sequential的add方法来添加各个层。

以下是Sequential的一些常见应用场景和优势：

• 应用场景：Sequential适用于简单的线性堆叠模型，例如图像分类、文本分类等任务。
• 优势：
  • 简单易用：Sequential提供了一种简单的方式来构建线性模型，无需手动定义输入和输出的张量形状。
  • 快速迭代：通过调用add方法，可以快速添加和修改模型的层结构，方便进行模型的迭代和调试。
  • 自动求导：Sequential内部的层会自动跟踪参数的梯度，并且可以通过调用backward方法进行自动求导。

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以上是关于Layer、Sequential以及与深度学习相关的腾讯云产品的介绍。