tf.keras.layers.dense

tf.keras.layers.dense 是 TensorFlow 中的一个全连接层（dense layer），也叫密集层。它将输入的每个单元与其对应的权重相乘，并通过一个 bias 将结果加上偏置。全连接层通常用于处理高维空间中的数据，可以用来实现多种复杂的模型。

相关问题

tf.keras.layers.Dense

tf.keras.layers.Dense 是 TensorFlow 中的一个类，用于构建全连接神经网络的层。它将输入张量与权重矩阵相乘并添加偏差，然后对结果应用激活函数以生成输出张量。Dense 层通常用于构建深度神经网络的隐藏层和输出层，可以根据需要设置输出形状、激活函数、正则化等参数。例如，以下代码创建一个具有 64 个神经元、使用 ReLU 激活函数的 Dense 层：

import tensorflow as tf

dense_layer = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu')

在这个层中，输入张量的形状可以是任意的，输出张量的形状将是 (batch_size, 64)。当然，你可以根据自己的需求调整参数。

vocab_size = 10000 model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 64), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1)]) model.summary()

这段代码定义了一个基于嵌入层和双向LSTM的文本分类模型。具体来说：

- `vocab_size` 表示词汇表的大小，即模型将考虑的不同单词的数量。
- `Embedding` 层将输入的单词序列编码为密集向量表示，其维度为 64。
- `Bidirectional` 层将 LSTM 层包装在两个方向上，以便在处理时同时考虑过去和未来的单词。
- `LSTM` 层将嵌入的单词序列转换为更高级别的表示，其大小也为 64。
- `Dense` 层接受 LSTM 层的输出，并通过一个具有 64 个隐藏单元的 ReLU 激活函数进行处理。
- 最后一个 `Dense` 层使用 sigmoid 激活函数将模型的输出映射到一个介于 0 和 1 之间的概率值，用于二元分类问题。

`model.summary()` 方法用于打印模型结构的摘要信息，包括每一层的名称、输出形状和参数数量等。