(tensorflow)——tf.nn、tf.layers、tf.contrib

本文对比了TensorFlow中tf.nn.conv2d与tf.layers.conv2d的功能与使用场景,介绍了tf.nn、tf.layers及tf.contrib三个模块的区别与联系。

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在查看别人的代码时,会发现tf.nn、tf.layers中的一些函数能实现相同的功能,尤其是卷积,比如:
tf.nn.conv2d
tf.layers.conv2d
功能上是相同的。

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(pooling)、归一化(norm)、loss等等。可以这么认为,tf.nn提供了卷积神经网络最底层的支持。
(2)tf.layers:顾名思义,在tf.nn的基础上进一步封装,使得对神经网络的建立变得更加简单。
(3)tf.contrib:提供将计算图中的网络层、正则化等构建计算图的高级操作。

* tf.contrib包含不稳定和实验代码

Ref:
https://blog.youkuaiyun.com/u014365862/article/details/77833481

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