tensorflow_docs/guide/keras/layer_api

TensorFlow Keras 层 API 指南

TensorFlow Keras 提供了一系列丰富的层（Layers），这些层是构建神经网络的基础构件。以下是对 Keras 层 API 的简要介绍。

常用层

以下是一些常用的 Keras 层：

• Dense（全连接层） Dense 层是一种全连接层，它将输入数据的每个元素与输出数据的每个元素相连接。

  from tensorflow.keras.layers import Dense
  model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))
  

• Conv2D（卷积层） Conv2D 层用于处理二维图像数据，它通过卷积操作提取特征。

  from tensorflow.keras.layers import Conv2D
  model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
  

• MaxPooling2D（最大池化层） MaxPooling2D 层用于降低特征图的空间维度，同时保留最大值。

  from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D
  model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
  

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 层的信息，可以阅读官方文档：Keras 层 API.

Convolutional Neural Network