创建神经网络层：layers模块提供了一系列函数来创建不同类型的神经网络层，如全连接层、卷积层、池化层等。
激活函数：layers模块包含了常用的激活函数，如ReLU、sigmoid、tanh等，用于提供非线性特性。
归一化：layers模块提供了归一化层，如批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization），用于加速模型训练和提高模型性能。
正则化：layers模块包含了正则化层，如Dropout和L2正则化，用于减少过拟合。
损失函数：layers模块包含了常见的损失函数，如交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。
初始化器：layers模块提供了一系列初始化器，如随机初始化、Xavier初始化、He初始化等，用于初始化模型的权重。
池化层：layers模块提供了不同类型的池化层，如最大池化层、平均池化层等，用于减少特征图尺寸和参数数量。
卷积层：layers模块提供了不同类型的卷积层，如一维卷积层、二维卷积层、三维卷积层等，用于提取特征。
全连接层：layers模块提供了全连接层，用于将输入数据与权重相乘并加上偏置，生成输出结果。
自定义层：layers模块还支持用户自定义层，可以根据需求定义自己的神经网络层。