顺序API是在流行的深度学习库Keras中创建神经网络模型的一种方式。它允许您通过指定输入层和输出层，以线性方式构建模型，然后在之间添加任意数量的隐藏层。
。这是一个示例，说明如何使用顺序API创建一个具有两个隐藏层的简单完全连接的网络：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# Create a Sequential model
model = Sequential()
# Add a hidden layer with 64 units and ReLU activation
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))
# Add another hidden layer with 64 units and ReLU activation
model.add(Dense(64, activation='relu'))
# Add the output layer with a single unit and sigmoid activation
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
在此示例中，输入形状在第一个隐藏层中指定。该模型具有两个隐藏层，每个单元具有64个单位和relu激活，以及一个带有单个单元和sigmoid激活的输出层。
然后，您可以使用编译和拟合方法进行编译和拟合模型：
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
这将使用ADAM Optimizer和二进制跨熵损失，在训练数据X_Train和Y_Train上为10个时期训练该模型。该模型的准确性将在训练期间进行跟踪。