对于神经网络的全连接层，前面已经使用矩阵的运算方式实现过，本篇将引入tensorflow中层的概念， 正式使用deep learning相关的API搭建一个全连接神经网络。下面是全连接神经网络的结构图
其中，x1,x2,x3为输入，a1,a2,a3为输出，运算关系如下：
# 模拟生成四张 28*28的图片数据 x = tf.random.normal([4,784]) # 搭建全连层，参数代表神经元个数 net = tf.keras.layers.Dense(512) # 将x喂入net层，得到输出层 out = net(x) print(out.shape) print(net.kernel.shape,net.bias.shape)
net = tf.keras.layers.Dense(10) # 只是声明层结构并不会完成w和b的创建 print(net.get_weights(),net.weights) # 使用build函数创建层 net.build(input_shape=(None,4)) print(net.kernel.shape,net.bias.shape) net.build(input_shape=(None,20)) print(net.kernel.shape,net.bias.shape) net.build(input_shape=(2,4)) print(net.kernel)
如果要实现多层的嵌套，又该怎么做呢？示例如下：
x = tf.random.normal([2,3]) model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(2,activation=‘relu‘), keras.layers.Dense(2,activation=‘relu‘), keras.layers.Dense(2) ]) model.build(input_shape=[None,3]) # summary用来显示网络具体信息，相当于print model.summary() # 通过下面的语句可以查看所有的w和b for p in model.trainable_variables: print(p.name,p.shape)
原文：https://www.cnblogs.com/zdm-code/p/12235800.html