Python TensorFlow深度学习回归：使用Keras的Sequential模型

Python TensorFlow深度学习回归：使用Keras的Sequential模型

深度学习已成为解决复杂问题的强大工具，而TensorFlow是目前最受欢迎的深度学习框架之一。在TensorFlow中，Keras是一个高级API，它提供了一种简单而直观的方式来构建深度神经网络模型。在本文中，我们将介绍如何使用Keras的Sequential模型构建一个基于TensorFlow的深度学习回归模型。

回归问题是机器学习中常见的任务之一，它的目标是通过输入数据来预测连续数值的输出。我们将使用一个简单的示例来说明如何使用Keras的Sequential模型进行回归任务。

首先，我们需要安装TensorFlow和Keras库。可以使用以下命令来安装它们：

pip install tensorflow
pip install keras

安装完成后，我们可以开始构建我们的深度学习回归模型。下面是一个基本的代码模板，用于创建一个具有多个隐藏层的Sequential模型：

import numpy as np
from tensorflow