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，以下是一个简单的示例代码，用于初始化一个有两个隐藏层的前馈神经网络，并通过Sequential函数将它们链接起来：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义神经网络的层数和每层的神经元数量
n_input = 784 # 输入层神经元数量
n_hidden_1 = 256 # 第一个隐藏层神经元数量
n_hidden_2 = 128 # 第二个隐藏层神经元数量
n_classes = 10 # 输出层神经元数量

# 定义占位符
x = tf.placeholder("float", [None, n_input])
y = tf.placeholder("float", [None, n_classes])

# 定义前向传播的函数
def forward_propagation(x, weights, biases):
    # 第一层隐藏层
    layer_1 = tf.add(tf.matmul(x, weights['h1']), biases['b1'])
    layer_1 = tf.nn.relu(layer_1)
    # 第二层隐藏层
    layer_2 = tf.add(tf.matmul(layer_1, weights['h2']), biases['b2'])
    layer_2 = tf.nn.relu(layer_2)
    # 输出层
    out_layer = tf.matmul(layer_2, weights['out']) + biases['out']
    return out_layer

# 定义权重和偏置项的初始值
weights = {
    'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1])),
    'h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_classes]))
}

biases = {
    'b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
    'b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}

# 初始化神经网络
pred = forward_propagation(x, weights, biases)

在这个示例代码中，我们使用了TensorFlow库，定义了一个有两个隐藏层的前馈神经网络。我们首先定义了神经网络的层数和每层的神经元数量，然后定义了占位符x和y来接受输入和输出数据。接着，我们定义了前向传播的函数forward_propagation，该函数将输入x和权重和偏置项weights和biases作为参数，并计算神经网络的输出。最后，我们通过Sequential函数将三个隐藏层链接起来，并得到最终的预测值。