TensorFlow中怎么定义模型结构

在TensorFlow中，可以使用tf.keras.Sequential()来定义模型结构。Sequential()是一个按照顺序构建的模型容器，可以通过添加层来定义模型的结构。

例如，下面是一个简单的使用Sequential()定义一个包含两个全连接层的神经网络模型的示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 将输入数据展平为一维向量
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),  # 添加第一个全连接层，128个神经元，激活函数为ReLU
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  # 添加输出层，10个神经元，激活函数为softmax
])

在上面的例子中，我们首先通过Sequential()创建一个模型容器，然后添加了一个Flatten层，将输入数据展平为一维向量，然后添加了一个包含128个神经元的全连接层，激活函数为ReLU，最后添加了一个包含10个神经元的输出层，激活函数为softmax。

除了使用Sequential()外，还可以通过继承tf.keras.Model类来自定义模型结构。这种方式更加灵活，可以定义更加复杂的模型结构。

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