Keras Sequential模型是一种深度学习中常用的模型，它可以用来实现回归，分类和聚类任务。Keras Sequential模型是一种前馈神经网络，其中每层只有一个输入和一个输出，并且每一层只能输入上一层的输出。
使用Keras Sequential模型进行回归任务，需要导入相关的库，如TensorFlow和Keras：
import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation
需要创建一个Sequential模型：
model = Sequential()
需要添加一些层，比如全连接层：
model.add(Dense(units=64, input_dim=100))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(units=10))
model.add(Activation("softmax"))
需要编译模型：
model.compile(loss="categorical_crossentropy",
optimizer="sgd",
metrics=["accuracy"])
可以训练模型：
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
使用Keras Sequential模型进行回归任务，需要以上几步，就可以实现Python TensorFlow深度神经网络回归。
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