在深度学习的世界里，TensorFlow 是一款功能强大的工具，而构建模型的第一步便是理解如何创建“层”（Layers）。layers是神经网络的基本组成部分，就像积木一样堆叠起来形成复杂的结构。例如，你可以使用`tf.keras.layers.Dense()`来定义全连接层，它接收输入并输出经过计算的结果。

接着，激活函数（Activation Functions）为模型增添了非线性能力，让模型能够捕捉数据中的复杂模式。常见的激活函数有ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid 和 Tanh 等。比如，ReLU函数将所有负值设为零，有效避免梯度消失问题。通过组合不同的层和激活方式，你可以设计出适合任务需求的模型架构。

无论是图像识别还是自然语言处理，合理选择层类型和激活策略都是成功的关键！💪 试着动手实践吧，你会发现构建模型的乐趣所在！✨