作者：射命丸咲 Python 与 机器学习 爱好者
最终成品的 GitHub 地址：
https://github.com/carefree0910/MachineLearning/tree/master/NN
本章用到的 GitHub 地址：
https://github.com/carefree0910/MachineLearning/blob/master/Zhihu/NN/Layers.py
这一章主要讲核心结构 层（Layer）的实现
那么思想我们都有了，关键就是怎么把它翻译成代码。为使观众老爷们不会一步迈得太大，我们先不考虑和卷积神经网络（CNN）以及各种附加层（Dropout、Normalize 等）的兼容问题、而只考虑普通的神经网络。
我们上一章说了、我们关键要把所有层的爸爸定义好，所以我们要先考虑一个层的基本功能应该有哪些：
形状。这个挺直观，因为为了能够和上一层与下一层水乳交融（喂），层与层之间的形状要彼此契合（喂喂喂）
没了。
确实如果只用实现最简单的神经网络的话，定义一个形状足矣。所以代码也很清晰了：
class Layer(metaclass=ABCMeta):
def __init__(self, shape):
self.shape = shape接下来就可以直接实现 Duang 的部分了！鼓掌！！（喂
def activate(self, x, w, bias):
return self._activate(tf.matmul(x, w) + bias)这里面涉及许多东西，我们一个个来看它们的数学内涵（至于数学内涵是什么意思以及为什么要这么做请参见这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24482386）：
w：上一层与当前层之间的权重
bias：当前层的偏置量
tf.matmul：这里面 tf 是 tensorflow 的缩写（今后同理），matmul 是“矩阵乘法”的意思。也就是说，这个函数相当于做了个矩阵乘法
并返回其结果
细心的观众老爷可能会注意到这里面藏了一个叫 self._activate 的函数；事实上，这正是 Duang 的核心所在，我们来看看它在爸爸里面是怎么定义的：
@abstractmethoddef _activate(self, x):
pass和你想的一样吗？
注意我前面说过，爸爸是不干活的，只有他生的孩儿才干活；所以爸爸理应将这个 Duang 的部分交给他孩儿自己去 Duang
可以说到这为止，一个最简单的爸爸就定义完了。我们最后让他生一个儿子看看：
class Sigmoid(Layer):
def _activate(self, x, predict):
return tf.nn.sigmoid(x)tf.nn.sigmoid 是 tensorflow 自带的 Sigmoid 激活函数。相当方便不是吗科科科！
不过可能有比较厉害的观众老爷会发现：你这个东西不是没定义梯度下降的过程吗！没错，这正是 tensorflow 的厉害之处，它会帮你处理所有梯度下降相关的问题。
有些观众老爷可能会有所不满……没关系！！为了让每个观众老爷都满意，我自己写了一套完整的梯度下降算法，包括各种 Optimizers 像 Adams 啊 RMSProp 啊之类的都有！
不过那个就是比较深的内容了，大概会作为附加章节给出……毕竟是自己实现的，比 cpu 版的 tensorflow 要慢两三倍，比 gpu 版的……咳咳咳……
以上，大概讲述了如何最简洁快速地定义 层（Layer）这个类；接下来我们会定义一个最简单的 神经网络（NN）类、也就是上一章说的框架来封装这个 Layer 类、并看看我们的初步结果如何
希望观众老爷们能喜欢~
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