tensorflow1.15中怎么定义tf.layers

在 TensorFlow 1.15 中，可以使用 `tf.layers` 来定义神经网络层。具体步骤如下：

1. 导入 TensorFlow：

import tensorflow as tf

2. 定义输入数据的占位符：

input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size], name="input_data")

其中，`input_size` 表示输入数据的维度，`None` 表示在定义时不确定数据的数量，可以根据实际情况进行调整。

3. 定义神经网络层：

dense_layer = tf.layers.dense(inputs=input_data, units=hidden_size, activation=tf.nn.relu)

其中，`inputs` 表示输入数据，`units` 表示当前层的神经元数量，`activation` 表示当前层的激活函数。

4. 定义输出层：

output_layer = tf.layers.dense(inputs=dense_layer, units=output_size, activation=None)

其中，`inputs` 表示输入数据，`units` 表示输出数据的维度，`activation` 表示当前层的激活函数。此处的 `activation` 设置为 `None` 表示不使用激活函数。

5. 计算损失函数：

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=label_data, logits=output_layer))

其中，`label_data` 表示标签数据，`logits` 表示神经网络的输出数据。

以上是使用 `tf.layers` 定义神经网络层的基本步骤，你可以根据自己的需求进行调整和扩展。