Sequential_Framework

Sequential_Framework是一个用于构建顺序模型的高级框架。它提供了一种简单而直观的方式来组织和训练各种类型的顺序模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和变压器（Transformer）。Sequential_Framework支持多种输入和输出格式，可以处理文本、图像和其他数据类型。此外，它还提供了一些高级功能，如批量处理、学习率调度和早停机制，以帮助用户更有效地训练模型。总之，Sequential_Framework是一个强大而灵活的工具，可以帮助研究人员和开发人员快速构建和部署高质量的顺序模型。