在TensorFlow中，layers模块提供了一种更高级的抽象接口，使得创建神经网络模型变得更加简单和方便。通过layers模块，用户可以使用各种预定义的层（例如全连接层、卷积层、池化层等）来构建自己的神经网络模型，而无需手动定义神经网络的权重、偏置等参数。这样可以大大减少了代码量，并且简化了神经网络模型的搭建过程。
layers模块还提供了一些方便的功能，例如自动变量管理、正则化、初始化等，使得神经网络的训练和调优变得更加方便和高效。
总的来说，layers模块的作用是提供一种更加方便、高级的接口，帮助用户更快速地构建、训练和调优神经网络模型。
