本文深入探讨TensorFlow在深度学习中的应用，通过示例介绍如何使用TensorFlow构建全连接神经网络，包括定义模型结构、损失函数、优化算法和训练过程，结合MNIST数据集进行实战。
深度学习算法是一种强大的工具，可以处理各种复杂的任务，从图像识别到自然语言处理。而TensorFlow是目前最受欢迎的深度学习框架之一，提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。本文将深入探索TensorFlow中的深度学习算法，并提供相应的源代码示例。
首先，让我们介绍一下TensorFlow。TensorFlow是由Google开发的一个开源深度学习框架，它提供了一个灵活且高效的编程接口，用于构建各种类型的神经网络模型。TensorFlow支持图计算，其中节点表示操作，边表示数据流动。这种图计算的方式使得TensorFlow能够高效地运行和优化神经网络模型。
在TensorFlow中，神经网络的构建通常涉及以下几个步骤：定义模型结构、指定损失函数、选择优化算法和迭代训练模型。下面是一个简单的示例，演示了如何使用TensorFlow构建一个具有单个隐藏层的全连接神经网络。
import tensorflow as tf
# 定义模型结构
model = tf.keras.Sequential(
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