在安装和运行 TensorFlow 中的 Sequential 模型时，可能会遇到一些问题。例如，在安装过程中，可能会出现包找不到的情况，需要确定正确的频道来安装所需的包。同时，还可能遇到依赖冲突等问题，需要根据具体情况进行解决，如创建新的 conda 环境、检查 conda 配置或使用特定的 Python 版本。
在运行代码时，可能会遇到 “未解析的引用 'Dense'” 和 “未解析的引用 'Sequential'” 的错误，这通常是由于导入错误或环境问题导致的。需要确保在代码中正确导入相关模块，并使用正确的环境。
此外，运行代码时 TensorFlow 可能会输出一些关于配置和优化的日志信息，这些信息一般可以忽略，但如果对其有疑问，可以查阅 TensorFlow 的文档或相关技术资料。
总的来说，解决 TensorFlow 中 Sequential 模型的安装与运行问题需要仔细检查环境配置、依赖关系和代码导入等方面，确保一切都正确设置。以下我遇到的问题（未解析的引用Sequential和Dense，并且点击“安装Sequential”时显示“无法安装”）：
以下是正确的引用（这是为了找到tensorflow下keras的正确路径，可以先输入“import tensorflow keras”如图“keras”报红,使用鼠标悬浮在keras红色波浪线上，出现如下图所示步骤，随后左键点击“导入此名称”会出现如第二张图所示步骤，此处可以看到“tensorflow.python.keras”这个包，就是此路径。)
所以导入代码就是（“
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
”）
