🌟Tensorflow 全连接详解 tf.layers.dense💪

发布时间：2025-03-23 15:23:33来源：

在TensorFlow中，`tf.layers.dense` 是构建神经网络全连接层的重要工具之一。它主要用于实现线性变换（即加权求和）并添加偏置项。简单来说，就是将输入数据通过权重矩阵进行映射，从而完成特征提取或分类任务。

首先，确保你已经导入了必要的库：`import tensorflow as tf` 📚。接着，定义输入张量 `input_tensor` 和输出维度 `units`。例如：

```python

input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_dim])

dense_layer = tf.layers.dense(inputs=input_tensor, units=100, activation=tf.nn.relu)

```

上述代码创建了一个具有100个神经元的全连接层，并使用ReLU作为激活函数。你可以根据需求调整激活函数或其他参数如 `use_bias`, `kernel_initializer` 等。

此外，`tf.layers.dense` 还支持正则化、dropout等高级功能，极大地提升了模型性能与泛化能力。✨

总之，掌握 `tf.layers.dense` 的用法是搭建高效深度学习模型的基础！💡

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