使用TensorFlow 2.x构建第一个简单的神经网络

# 1. 引言

## 1.1 什么是TensorFlow 2.x

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，最初由Google开发，并于2015年发布。它的目标是让机器学习更加易于使用。TensorFlow使用数据流图来表示数学运算，其中节点表示操作，边表示数据流。TensorFlow 2.x是TensorFlow的最新版本，于2019年推出。它在TensorFlow 1.x的基础上做了许多改进和增强。

## 1.2 为什么选择TensorFlow 2.x构建神经网络

TensorFlow 2.x相较于之前的版本有许多优势，使其成为构建神经网络的理想选择：

- **简化的API**：TensorFlow 2.x采用了更加简洁、直观的API设计，使得神经网络的构建和训练更加容易上手。
- **动态计算图**：TensorFlow 2.x引入了Eager Execution，使得开发过程更加直观，可以逐行执行代码并立即查看结果，方便调试和开发。
- **更好的性能**：TensorFlow 2.x在性能方面进行了优化，包括显著加快了启动速度，并在分布式训练上表现出色。
- **更好的可视化工具**：TensorFlow 2.x提供了TensorBoard工具，能够可视化神经网络模型的结构和训练过程，助力于模型调优和可视化分析。

综上所述，TensorFlow 2.x是一个强大且易用的工具，可以帮助我们轻松构建和训练神经网络模型。在本文接下来的章节中，我们将进一步探讨神经网络的基础知识，并介绍TensorFlow 2.x的主要特性。

# 2. 神经网络基础知识回顾

神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算机算法，它由大量的节点（也称为神经元）组成，每个节点都接收来自其他节点的输入，并产生相应的输出。下面回顾一些神经网络的基础知识。

### 2.1 神经元是什么

神经元是神经网络的基本单元。它接收来自其他神经元的输入，对这些输入进行加权求和，并应用激活函数来计算输出值。具体而言，神经元的计算过程可以表示为以下公式：

output = activation_function(sum(input * weight) + bias)

这里，`input`是输入向量，`weight`是权重向量，`bias`是偏置值，`activation_function`是激活函数。

### 2.2 激活函数的作用

激活函数是神经网络中一个非常重要的部分，它决定了神经网络的非线性特性。激活函数将神经元的加权输入转换为输出值，常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。激活函数的作用有以下几点：
- 引入非线性：线性函数或恒等映射无法表达复杂的非线性关系，而激活函数可以通过引入非线性转换来处理非线性关系。
- 支持多类别分类：激活函数可以将输出映射到概率分布，从而支持多类别分类问题。
- 增加网络的拟合能力：激活函数可以增加网络的拟合能力，提高网络对数据的表