Tensorflow 2:如何在keras函数API中使用密集层堆栈？

在Keras函数API中使用密集层堆栈可以通过以下步骤实现：

导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

定义输入层：

input_layer = Input(shape=(input_shape,))

创建第一个密集层：

dense1 = Dense(units=units1, activation=activation1)(input_layer)

其中，units参数指定该层的输出维度，activation参数指定激活函数。

创建其他密集层：

dense2 = Dense(units=units2, activation=activation2)(dense1)
dense3 = Dense(units=units3, activation=activation3)(dense2)
# 继续创建其他密集层

根据需求，可以创建多个密集层，每个层都将前一个层作为输入。

创建输出层：

output_layer = Dense(units=output_units, activation=output_activation)(dense3)

定义模型：

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

将输入层和输出层传递给Model类来定义模型。

完成上述步骤后，我们就创建了一个包含多个密集层的模型。你可以根据需求设置每个层的参数，如激活函数、单元数等。

TensorFlow 2 是一个强大的开源深度学习框架，它提供了高级的API来构建和训练神经网络模型。Keras 是 TensorFlow 2 的默认高级API，通过使用Keras函数API，我们可以方便地构建复杂的模型结构。密集层堆栈是构建神经网络模型的基础组件，它们通过将一层的输出作为另一层的输入来构建模型。这种堆栈结构的优势在于它能够逐渐提取和抽象输入数据中的特征，从而更好地进行学习和预测。

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