在TensorFlow中，layers模塊提供了一種更高級的抽象接口，使得創建神經網絡模型變得更加簡單和方便。通過layers模塊，用戶可以使用各種預定義的層（例如全連接層、卷積層、池化層等）來構建自己的神經網絡模型，而無需手動定義神經網絡的權重、偏置等參數。這樣可以大大減少了代碼量，并且簡化了神經網絡模型的搭建過程。
layers模塊還提供了一些方便的功能，例如自動變量管理、正則化、初始化等，使得神經網絡的訓練和調優變得更加方便和高效。
總的來說，layers模塊的作用是提供一種更加方便、高級的接口，幫助用戶更快速地構建、訓練和調優神經網絡模型。
