Tensorflow中layers.Dense()函数的输出格式

`tf.layers.Dense` 是 TensorFlow 中用于创建全连接层的函数。全连接层（也称为密集层）是神经网络中的一种常见层类型，其中层中的每个输入节点都与下一层的所有节点相连。

`tf.layers.Dense` 函数通常接收一个输入张量，并通过乘以一个权重矩阵和加上一个偏置向量来生成输出。输出格式取决于你设定的参数，尤其是单元数（`units`）参数。`units` 参数指定了全连接层输出的维度，即输出向量的大小。

例如，如果你创建了一个具有 `units=64` 的 `Dense` 层，输入是一个形状为 `(batch_size, features)` 的张量，那么输出将是一个形状为 `(batch_size, 64)` 的二维张量。

`tf.layers.Dense` 还提供了一些其他参数，如激活函数（`activation`）、是否使用可训练的偏置项（`use_bias`）、权重初始化器（`kernel_initializer`）和偏置初始化器（`bias_initializer`）等。

下面是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

# 假设输入数据的形状是 (batch_size, 10)
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10))

# 创建一个具有10个输入特征和20个输出单元的全连接层
dense_layer = tf.layers.Dense(units=20, activation=tf.nn.relu)

# 调用该层，生成输出
output_tensor = dense_layer(input_tensor)

# 输出形状将为 (None, 20)，None 表示批量大小可以是任意的

输出张量的形状依赖于输入张量的形状和 `Dense` 层定义时指定的 `units`。在上面的例子中，输出张量的形状是 `(batch_size, 20)`，其中 `batch_size` 是输入批量的大小，`20` 是由 `units` 参数确定的输出特征的数量。