TensorFlow 是深度学习领域的重要框架，其核心在于通过**层（Layer）**构建神经网络模型。以下是常见层类型及使用说明：

一、基础层类型 📚

  • 卷积层（Convolutional Layer）
    用于提取局部特征，常用于图像处理。

    Convolutional_Layer

  • 全连接层（Fully Connected Layer）
    连接所有神经元，常用于分类任务。

    Fully_Connected_Layer

  • 池化层（Pooling Layer）
    降低空间维度，保留关键特征。

    Pooling_Layer

  • 激活函数层（Activation Layer）
    引入非线性，如 ReLU、Sigmoid。

    ReLU_Activation

  • 归一化层（Normalization Layer）
    加速训练，如 BatchNorm。

    BatchNorm_Layer

  • 循环层（Recurrent Layer）
    处理序列数据，如 LSTM、GRU。

    LSTM_Layer

二、使用示例 🧪

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), input_shape=(28,28,1)),  # 卷积层
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),                      # 池化层
    tf.keras.layers.Flatten(),                                  # 全连接层
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')            # 分类层
])

三、扩展学习 🚀

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注：图片关键词已按规则转换，确保兼容性。