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keras.models.Sequential() 순차적으로 쌓일 모델 객체를 생성한다.<syntaxhighlight lang="python">
keras.models.Sequential() 순차적으로 쌓일 모델 객체를 생성한다.<syntaxhighlight lang="python">
from keras.models import Sequential
from keras.models import Sequential
from keras import layers # 층을 불러온다.
model = Sequential()
model = Sequential()
# 필요한 층을 더한다.
# 필요한 층을 더한다.
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(50,1))) # 50개 유닛을 갖는 LSTM층 생성.
model.add(layers.LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(50,1))) # 50개 유닛을 갖는 LSTM층 생성.
model.add(Dense(1, activation='linear')) # 일반 뉴런층 1개. 결과가 1개가 나온다.
# 50개 OUT.
model.add(layers.Dense(1, activation='linear')) # 일반 뉴런층 1개. 결과가 1개가 나온다.
# 1개 OUT.
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop') # 손실함수 따위를 결정한다.
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop') # 손실함수 따위를 결정한다.