深度学习模型搭建：全连接神经网络示例

在进行模型搭建之前，我们需要先确定模型的架构和参数。一般来说，模型的架构包括输入层、隐藏层和输出层，参数则包括权重和偏置。

在深度学习中，常用的模型架构包括全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）等。这里以全连接神经网络为例进行模型搭建。

首先，我们需要导入所需要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense

然后，我们可以定义一个函数来搭建模型：

def build_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
    model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
    return model

在这个例子中，我们使用了Sequential模型，它是一个线性堆叠的模型，可以通过将各个层按顺序添加到模型中来搭建模型。

然后，我们使用add方法来添加层。在这个例子中，我们添加了两个全连接层，每个层都有64个神经元，并且使用ReLU作为激活函数。输入层的维度为100，输出层的维度为10，并且使用了softmax作为激活函数。

最后，我们返回搭建好的模型。

接下来，我们可以使用这个模型进行训练和预测。具体的训练和预测过程将在后续章节中介绍。