在TensorFlow中，`tf.layers.dense` 是一个非常常用的全连接层函数。它可以帮助我们快速搭建神经网络模型中的隐藏层。简单来说，就是将输入数据通过一组权重和偏置进行线性变换，再经过激活函数处理后输出。
首先，确保你已经导入了TensorFlow库：
```python
import tensorflow as tf
```
接下来，我们来看它的基本用法：
```python
dense_layer = tf.layers.dense(inputs, units, activation=None, use_bias=True)
```
- inputs：输入张量。
- units：输出单元的数量，也就是特征维度。
- activation：激活函数，默认为 `None`。
- use_bias：是否使用偏置项，默认为 `True`。
例如，构建一个简单的全连接层：
```python
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
hidden_layer = tf.layers.dense(input_data, units=5, activation=tf.nn.relu)
```
这样就创建了一个包含5个神经元的隐藏层，并且应用了ReLU激活函数！🚀
`tf.layers.dense` 不仅简洁易用，还能帮助我们快速实现复杂的深度学习任务。快来试试吧！💪