在具有特定体系结构的Python Tensorflow中创建二进制分类器

我不熟悉Tensorflow（使用Python），发现对象模型有点难以理解。假设我想使用Tensorflow中的sigmoid激活函数创建一个具有以下体系结构的二进制分类器：

（换句话说，两个输入，一个包含四个单元的隐藏层，然后是一个输出）

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在Tensorflow中，最简单的方法是什么？

只需遵循此处的快速入门指南-对模型model=tf.keras.models.Sequential（[tf.keras.layers.Dense（4，activation='sigmoid'）、tf.keras.layers.Dense（2，activation='softmax'））进行更正即可。谢谢，当我训练模型并打印权重时（使用model.get_weights（）），我得到以下结果：我很困惑；是否应该只有12个权重，如上图所示？哪些权重对应于什么？应该有16个权重。2*4然后4*2（二进制分类器有两个，而不是一个）。我是pytorch人（我使用注释而不是答案的原因）所以在这里对输出进行猜测：8是输入到隐藏层的权重，然后是隐藏层的4个值（虽然不确定这些值是什么），然后是隐藏层到分类器的8个权重，然后是分类器的2个权重（同样不确定这些值是什么）。