《前后端面試題》專欄集合了前后端各個知識模塊的面試題，包括html，javascript，css，vue，react，java，Openlayers，leaflet，cesium，mapboxGL，threejs，nodejs，mangoDB，SQL，Linux… 。
文章目錄
- 一、本文面試題目錄
-
-
- 21. TensorFlow中構建神經網絡的常用API有哪些？（如tf.keras、tf.layers等）
- 22. 簡述使用tf.keras構建模型的兩種方式（Sequential和Functional API）。
- 23. 如何自定義tf.keras層（Layer）？需要實現哪些方法？
- 24. 什么是激活函數？TensorFlow中常用的激活函數有哪些？
- 25. 解釋卷積層（Convolutional Layer）的工作原理，tf.keras中如何實現？
- 26. 池化層（Pooling Layer）的作用是什么？最大池化和平均池化的區別？
- 27. LSTM和GRU在TensorFlow中如何實現？它們解決了RNN的什么問題？
- 28. 什么是批歸一化（Batch Normalization）？在TensorFlow中如何使用？
- 29. dropout層的作用是什么？訓練和推理時的行為有何不同？
- 30. 如何在TensorFlow中實現深度神經網絡（DNN）？
-
- 二、120道TensorFlow面試題目錄列表
一、本文面試題目錄
21. TensorFlow中構建神經網絡的常用API有哪些？（如tf.keras、tf.layers等）
原理說明：TensorFlow提供了多個層級的API用于構建神經網絡，從底層操作到高層封裝，滿足不同場景需求。
常用API包括：
- tf.keras：高層API，封裝了完整的模型構建、訓練、評估流程，接口簡潔易用，是TensorFlow 2.x推薦的主要API。
![[身份驗證腳手架] 前端認證與個人資料界面](http://pic.xiahunao.cn/[身份驗證腳手架] 前端認證與個人資料界面)
