深度学习入门指南：构建模型的两种方法

深度学习是一种强大的机器学习技术，已经在许多领域取得了显著的成果。构建模型是深度学习中的关键步骤之一，它决定了模型的结构和功能。在这篇文章中，我们将介绍构建模型的两种常见方法，并提供相应的源代码示例。

方法一：顺序模型（Sequential Model）
顺序模型是深度学习中最常见的模型构建方法之一。它是一种线性堆叠模型，可以通过将各层按顺序添加到模型中来构建模型。每一层都连接到下一层，数据会从输入层流经中间层最终到达输出层。

下面是一个使用Keras库构建顺序模型的示例代码：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建顺序模型
model =