🚀 TensorFlow 基础：神经网络构建模块详解

🧠 神经网络核心组件概览

在构建深度学习模型时，以下模块是 TensorFlow 的核心基石：

📦 层（Layers）

全连接层 tf.keras.layers.Dense
卷积层 tf.keras.layers.Conv2D
循环层 tf.keras.layers.SimpleRNN

⚠️ 注意：所有层都需通过 tf.keras.Sequential 或函数式API进行组合

🧱 构建块实战演示

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 输入层
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),  # 隐藏层
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  # 输出层
])

🔄 模型编译与训练

使用 model.compile() 配置优化器与损失函数
调用 model.fit() 开始训练过程
调用 model.evaluate() 评估模型性能

📚 扩展学习路径

想深入了解各模块细节？推荐继续阅读：

📌 关键概念图解

神经网络结构