🌟 Sequential模型：深度学习的高效构建方式 🌟

在深度学习领域中，Sequential模型是一种简单而强大的工具。它就像搭建积木一样，让你能够轻松地堆叠不同的神经网络层，从而创建复杂的模型结构。Sequential模型非常适合处理线性堆叠的神经网络任务，例如图像分类或文本处理。💡

首先，你需要导入必要的库，比如TensorFlow或PyTorch。接着，通过`Sequential()`函数初始化模型，并添加所需的层，如卷积层、池化层或全连接层。每一步都清晰明了，无需复杂的配置。💪

例如，在图像识别项目中，你可以快速定义一个包含多个卷积和池化操作的模型，最后接上几个全连接层进行分类。这种方式不仅提高了开发效率，还减少了错误的可能性。🌈

总之，Sequential模型以其简洁性和易用性成为初学者和专业开发者的好伙伴。它让构建神经网络变得像拼图游戏一样有趣又直观！🎯