tensorflow API研读——tf.contrib

本文介绍了TensorFlow中tf.nn、tf.layers及tf.contrib三大模块的功能差异与应用场景。tf.nn提供了底层神经网络操作支持;tf.layers在此基础上封装了更高层次的神经网络组件;而tf.contrib则包含了实验性的高级操作。

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Module: tf.contrib
Defined in tensorflow/contrib/init.py.

tf.nn,tf.layers, tf.contrib模块有很多功能是重复的,尤其是卷积操作,在使用的时候,我们可以根据需要现在不同的模块。但有些时候可以一起混用。

下面是对三个模块的简述:

(1)tf.nn :提供神经网络相关操作的支持,包括卷积操作(conv)、池化操作(pooling)、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation。

(2)tf.layers:主要提供的高层的神经网络,主要和卷积相关的,个人感觉是对tf.nn的进一步封装,tf.nn会更底层一些。

(3)tf.contrib:tf.contrib.layers提供够将计算图中的 网络层、正则化、摘要操作、是构建计算图的高级操作。但是!!!API里提示了:

contrib module containing volatile or experimental code.

tf.contrib包含不稳定和实验代码,有可能以后API会改变。

以上三个模块的封装程度是逐个递进的。

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