介绍模型架构搭建和初始化

模型架构搭建是指设计和构建神经网络结构的过程，通常涉及选择合适的层类型（如全连接层、卷积层、循环层等），确定层级之间的连接方式，以及决定每个层的超参数，比如神经元数量、激活函数、池化策略等。这个过程可以用Python库如TensorFlow或PyTorch中的API来完成，例如定义Sequential、Functional或Module类，通过调用相应的方法一步步组合起来。

模型初始化则是将权重（weights）和偏置（biases）赋予每个神经元的过程。在深度学习中，常用的初始化方法有随机初始化（如Xavier或He初始化）、零初始化、预训练权重加载等。重要的是，合适的初始化可以影响模型收敛速度和最终性能。在Keras或PyTorch中，可以使用内置的初始化函数进行操作。

示例代码可能像这样：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建一个简单的全连接模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100, kernel_initializer='he_uniform')) # 输入层和第一个隐藏层
model.add(Dense(32, activation='relu', kernel_initializer='glorot_normal'))       # 第二个隐藏层
# ... 其他层...

# 初始化所有层
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')