🌟tf.layers.dense()函数的用法✨

在TensorFlow深度学习框架中，`tf.layers.dense()` 是构建神经网络时最常用的全连接层函数之一。它用于实现线性变换（即加权求和）并可结合激活函数完成非线性映射。简单来说，这个函数可以帮助你搭建强大的神经网络模型！

首先，`tf.layers.dense()` 的核心参数包括 `units` 和 `activation`。其中，`units` 定义输出的维度大小，而 `activation` 则指定激活函数类型，比如 ReLU (`tf.nn.relu`) 或者 Sigmoid (`tf.sigmoid`)。此外，你还可以设置 `use_bias=True` 来添加偏置项哦！

举个例子：

```python

import tensorflow as tf

创建一个全连接层，输入维度为8，输出维度为4，使用ReLU激活函数

dense_layer = tf.layers.Dense(units=4, activation=tf.nn.relu)

input_data = tf.random_normal([5, 8]) 假设输入数据形状为(5, 8)

output = dense_layer(input_data) 输出形状为(5, 4)

```

通过灵活配置参数，你可以轻松实现从简单的分类任务到复杂的数据拟合。快来试试吧！💪