tensorflow.keras.layers函数

`tensorflow.keras.layers` 是 Keras 中的模型层 API，它提供了一系列常见的深度学习层，如全连接层(Dense)、卷积层(Conv2D)、循环神经网络层(RNN)等等，用于构建神经网络模型。下面是一些常用的函数：

- `tensorflow.keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', ...)`: 全连接层，units为输出维度，activation为激活函数，use_bias为是否使用偏置项，kernel_initializer和bias_initializer为权重和偏置的初始化方法。
- `tensorflow.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', ...)`: 二维卷积层，filters为输出通道数，kernel_size为卷积核大小，strides为步长，padding为填充方式，activation、use_bias、kernel_initializer和bias_initializer同上。
- `tensorflow.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', ...)`: 二维最大池化层，pool_size为池化窗口大小，strides为步长，padding为填充方式。
- `tensorflow.keras.layers.Dropout(rate, ...)`: Dropout层，rate为随机失活的概率。
- `tensorflow.keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', ...)`: LSTM层，units为输出维度，activation和recurrent_activation为激活函数，use_bias、kernel_initializer和recurrent_initializer同上。

除此之外，还有许多其他的函数，可以根据具体需求选择使用。