TensorFlow学习内容：第17章 《深入解析》 tf.layers高级API

先前编写的代码大多依托于较为基础的API接口，尽管仍是调用API的形式，但通过这种方式能够对相关原理有一定程度的理解，从而提升代码编写能力。在尝试实现一些前沿论文中的算法或创新性想法时，往往缺乏现成的API支持，因此掌握底层API具有不可替代的重要性，并且必须经历这一阶段的学习过程。
然而，对于已经深入理解底层机制并具备编写底层代码经验的人来说，在处理一些常规任务时，可以直接借助高级封装后的API来完成。例如tf.layers所提供的功能正是为此类需求而设计的。它通过封装好的函数形式，能够大幅减少需要自行编写的代码量，并且操作更加便捷高效。
本文不会逐一列举所有相关内容，因为其使用方法大同小异。需要特别强调的是，在使用过程中必须具备相应的理论知识基础。

研究概览与框架介绍

官方文档：Module: tf.layers
tf.layers模块中包含类与函数，此处主要介绍函数部分，因类与函数的使用方式基本相似。

Input(…) : 用于创建一个输入 Tensor，作为神经网络的输入层。
average_pooling1d(…) : 实现一维平均池化操作的层
**average_pool