🌟tf.layers.dense()的用法🌟

在TensorFlow中，`tf.layers.dense()` 是构建神经网络中最常用的函数之一。它用于创建全连接层（也称密集连接层）。简单来说，就是让每个输入节点与输出节点都建立联系，实现数据的高效传递和处理。

首先，我们需要导入必要的库：`import tensorflow as tf`。接着，通过 `tf.layers.dense()` 定义一个全连接层，需要指定参数如输入维度 `units` 和激活函数 `activation` 等。例如：

```python

dense_layer = tf.layers.dense(inputs, units=64, activation=tf.nn.relu)

```

此外，`tf.layers.dense()` 还支持多种配置选项，比如 `use_bias` 决定是否添加偏置项，以及 `kernel_initializer` 设置权重初始化方式。这些灵活的参数设置使得模型训练更加精准可控。

最后，记得将全连接层整合到完整的神经网络结构中去！这样你就能轻松搭建强大的深度学习模型啦！💪

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