tensorflow学习（一）——有关tensorflow不同层的使用（tf.nn 和tf.layers以及tf.contrib.layers）的简单区别

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小trick: 对于使用tf.layers建立的神经网络，如果想要对loss函数进行正则话，可以采用如下方式[1]：

但是该方法不适用于编程者自己定义不同层的正则化。

 l2 = tf.add_n([tf.nn.l2_loss(var) for var in tf.trainable_variables()])

注意：本文中tensorflow ver=1.8
0. 写作目的

好记性不如烂笔头。及时更新。
1. 不同层的介绍

tf.nn是最基础的层，如tf.nn.conv2d, tf.nn.max_pool等，需要编程者自己定义权重。下面给出自己定义的Conv2d函数：

（注意： 这里统一使用tf.variable_scope()来管理范围）

     
   

 def myConv2d(input_tensor, conv_size, stride_size ,
    output_channel, name, regu=None, padding='SAME', act=tf.nn.relu, reuse=False):
        with tf.variable_scope(name, reuse=reuse):
            input_channel = input_tensor.get_shape()[-1].value
            weights = tf.get_variable(name='weights', shape=[conv_size, conv_size, input_channel, output_channel],
                                      dtype=tf.float32,
                                      initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
            biases = tf.get_variable(name='biases', shape=[output_channel], dtype=tf.float32,
                                     initializer=tf.constant_initializer(0.001))
            conv = tf.nn.conv2d(input=input_tensor, filter=weights, strides=[1, stride_size, stride_size, 1], padding=padding,
                                use_cudnn_on_gpu=True, name=name)
            if regu != None and reuse != True:  
                tf.add_to_collection('losses', tf.contrib.layers.l2_regularizer(regu)(weights))
            print_Layer(conv)
            if act == None:
                return tf.nn.bias_add(value=conv, bias=biases)
            conv_relu = act(tf.nn.bias_add(value=conv, bias=biases))
            print_Layer(conv_relu)
            return conv_relu

tf.layers是基于tf.nn封装的高级函数[2]，如果自己定义Conv2d，只需要一个函数即可，如下

   

tf.layers.conv2d(
        inputs,
        filters,
        kernel_size,
        strides=(1, 1),
        padding='valid',
        data_format='channels_last',
        dilation_rate=(1, 1),
        activation=None,
        use_bias=True,
        kernel_initializer=None,
        bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
        kernel_regularizer=None,
        bias_regularizer=None,
        activity_regularizer=None,
        kernel_constraint=None,
        bias_constraint=None,
        trainable=True,
        name=None,
        reuse=None
    )

tf.contrib.layers.conv2d也是封装完好的高级函数[3]，具体为：

  

  tf.contrib.layers.conv2d(
        inputs,
        num_outputs,
        kernel_size,
        stride=1,
        padding='SAME',
        data_format=None,
        rate=1,
        activation_fn=tf.nn.relu,
        normalizer_fn=None,
        normalizer_params=None,
        weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),
        weights_regularizer=None,
        biases_initializer=tf.zeros_initializer(),
        biases_regularizer=None,
        reuse=None,
        variables_collections=None,
        outputs_collections=None,
        trainable=True,
        scope=None
    )

2. tensorflow中相同功能不同函数的使用对比

2.1 对于初学者

 1) 如果只是想快速了解一下大概，不建议使用tf.nn.conv2d类似的函数，可以使用tf.layers和tf.contrib.layers高级函数

 2) 当有了一定的基础后，如果想在该领域进行深入学习，建议使用tf.nn.conv2d搭建神经网络，此时会帮助你深入理解网络中参数的具体功能与作用，而且对于loss函数需要进行正则化的时候很便于修改。

且能很清晰地知道修改的地方。而如果采用tf.layers和tf.contrib.layers高级函数，由于函数内部有正则项，此时，不利于深入理解。而且如果编写者想自定义loss，此时比较困难，如如果读者想共享参数时，此时计算loss函数中的正则项时，应该只计算一次，如果采用高级函数可能不清楚到底如何计算的。

 
[Reference]

[1] 小trick来源： https://github.com/LaurentMazare/deep-models/blob/master/densenet/densenet.py

[2] tensroflow官网：https://www.tensorflow.org/versions/r1.8/api_docs/python/tf/layers/conv2d

[3] tensroflow官网：https://www.tensorflow.org/versions/r1.8/api_docs/python/tf/contrib/layers/conv2d