tf.nn库和tf.layers库的比较

最新推荐文章于 2025-09-14 16:06:08 发布
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本文详细介绍了TensorFlow中tf.nn及tf.layers库的功能，包括激活函数（如ReLU、Sigmoid）、dropout层、卷积操作、池化操作、归一化等神经网络组件，并提供了高层神经网络API的使用说明。
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tf.nn库
提供神经网路相关的操作

  • 激活函数（relu、Sigmoid、tanh）
  • dropout层
  • 卷积操作
  • 池化操作
  • normalization
  • losses
  • evaluation

tf.layers库
主要提供的高层的神经网络，主要和卷积相关的。

  • input()
  • average_pooling1d()
  • average_pooling2d()
  • average_pooling3d()
  • batch_normalization()
  • conv1d()
  • conv2d()
  • conv2d_transpose()
  • conv3d()
  • conv3d_transpose()
  • dense()
  • dropout()
  • flatten()
  • max_pooling1d()
  • max_pooling2d()
  • max_pooling3d()
  • separable_conv2d()

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