搭建一个神经网络

除了向前计算的一种明确的方法，事实证明，张量流（TensorFlow）具有不同的实现前向道具和学习都方法。另一种方法构建神经网络密集型地球的方法，这与你要创建第一层和创建第二层之前的方法相同，但现在不是您手动获取数据并将其传递到第一层，然后从第一层和可能的第二层获取激活。相反，我们可以告诉TensorFlow，我们希望它采取第一层和第二层并将它们串在一起形成一个神经网络。这就是顺序函数密集流的作用，也就是说，TensorFlow请创建一个神经网络我通过顺序将我刚刚创建的这两层串联在一起。事实证明，使用顺序框架TensorFlow可以为你做很多工作。

之前我们有x，在这个输入层中，第一层是一个等于的层。他们想通过第二层和第三层应用到x等等，以便尝试对数字进行分类，通过这种使用TensorFlow顺序函数的新编码约定，您可以指定什么是第一层，第二层，第三层并告诉TensorFlow将这些层串联在一起，形成一个新的网络，和之前一样。然后你可以将数据储存在矩阵中并运行编译功能并按如下方式拟合模型。最后进行推理或做出预测。