深度学习中，`tf.layers.dense()` 是一个非常基础且强大的函数，用于构建全连接层（也叫密集连接层）。它是 TensorFlow 中实现神经网络的重要工具之一。简单来说，它通过加权求和并添加偏置来处理输入数据，从而完成特征提取或分类任务。

首先，我们需要导入 TensorFlow：

```python

import tensorflow as tf

```

然后，我们可以通过 `tf.layers.dense()` 来定义一个全连接层。例如：

```python

定义输入张量

input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])

创建一个具有128个神经元的全连接层

dense_layer = tf.layers.dense(inputs=input_tensor, units=128, activation=tf.nn.relu)

```

在上述代码中，`units=128` 表示该层有128个神经元，而 `activation=tf.nn.relu` 则指定了激活函数为 ReLU。这一步是构建神经网络的关键部分，能够让模型学习到非线性关系。

此外，`tf.layers.dense()` 还支持多种参数配置，比如正则化器、权重初始化方法等，可以根据实际需求进行调整。💡

总之，`tf.layers.dense()` 是 TensorFlow 中实现复杂神经网络的基础模块之一，灵活运用它可以轻松搭建高效的深度学习模型！💪🔥