我们首先创建两个输入和一个输出的训练，在每次迭代中提供4个条目:
xs = tf.tensor2d([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
ys = tf.tensor2d([[0],[1...下面是一个简单的模型
const model = tf.sequential();//create the first layer
model.add(tf.layers.conv2d({
inputShape...().print();
运行代码后，我得到类别=21，这代表一个风筝o:
现在我们需要检查模型的内容，这样，我们可以得到模型层和名称:
//The number of layers in the model...，但我们需要知道最后一层输出形状：
//this outputs a layer of size [null, 7, 7, 256]
const layerOutput = layer.output.shape...;
其形状为[null, 7,7256]，现在我们可以将它输入到密集层中:
trainableModel = tf.sequential({
layers: [
tf.layers.flatten
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