Python写一个向前传播算法通过dense函数初始化神经网络的隐藏层以及sequential函数将隐藏层之间链接起来

好的，以下是代码实现：

import tensorflow as tf

# 定义网络结构
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(units=32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

在上面的代码中，我们使用了Sequential函数将神经网络的隐藏层链接起来，并通过Dense函数初始化了每一层的神经元数量以及激活函数。在训练和评估模型之前，我们还对数据进行了预处理，使得所有像素值都在0-1之间。