TensorFlow中提供了許多不同類型的激活函數(shù)，包括但不限于：
tf.nn.relu：ReLU激活函數(shù)tf.nn.sigmoid：Sigmoid激活函數(shù)tf.nn.tanh：雙曲正切激活函數(shù)tf.nn.softplus：Softplus激活函數(shù)tf.nn.softsign：Softsign激活函數(shù)tf.nn.elu：ELU（指數(shù)線性單元）激活函數(shù)tf.nn.leaky_relu：Leaky ReLU激活函數(shù)tf.nn.log_softmax：Log Softmax激活函數(shù)這些激活函數(shù)可用于神經(jīng)網(wǎng)絡的隱藏層和輸出層，以幫助網(wǎng)絡學習非線性關系和解決梯度消失等問題。TensorFlow還提供了在構建神經(jīng)網(wǎng)絡模型時方便使用的高級接口，如tf.keras.layers，其中包含了許多常用的激活函數(shù)。
