fc = tf.keras.layers.Dense(#self.input_dim * len(self.window), units=1, activation='sigmoid', bias_initializer='ones')应该怎么试用

这段代码定义了一个全连接层（Dense layer），其中：

- `#self.input_dim * len(self.window)` 是输出张量的大小，可以根据需要进行修改。
- `units=1` 指定了输出张量的维度为 1。
- `activation='sigmoid'` 指定了激活函数为 sigmoid 函数。
- `bias_initializer='ones'` 指定了偏置项的初始化方式为全 1。

如果你想要使用这个层，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，创建一个全连接层对象：

   fc = tf.keras.layers.Dense(units=output_dim, activation='sigmoid', bias_initializer='ones')

其中 `output_dim` 是输出张量的维度，可以根据需要进行修改。

2. 然后，将输入张量传入该层对象，得到输出张量：

   output = fc(input)

其中 `input` 是输入张量，可以是任意形状的张量。

3. 最后，通过执行 Tensorflow 的计算图（Graph）来计算输出张量：

   with tf.Session() as sess:
       sess.run(tf.global_variables_initializer())
       output_value = sess.run(output, feed_dict={input: input_value})

其中 `input_value` 是输入张量的值，`output_value` 是输出张量的值。