使用tensorflow.contrib.layers.python.layers.layers进行Python代码的模型选择

在TensorFlow中，可以使用tensorflow.contrib.layers模块的layers子模块进行模型选择。layers提供了一系列高级封装函数，包括卷积层、全连接层、池化层等，可以方便地构建各种神经网络模型。

下面是一个使用layers模块构建多层神经网络的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import layers

# 构建输入占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 构建多层神经网络
hidden1 = layers.fully_connected(x, 256, activation_fn=tf.nn.relu)
hidden2 = layers.fully_connected(hidden1, 128, activation_fn=tf.nn.relu)
output = layers.fully_connected(hidden2, 10, activation_fn=None)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=output, labels=y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)

# 构建评估模型准确率的操作
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(output, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(num_epochs):
        # ...
        # 在训练集上进行训练，更新参数
        _, train_loss, train_acc = sess.run([optimizer, loss, accuracy], feed_dict={x: train_data, y: train_labels})
        # 在验证集上进行验证，计算准确率
        valid_acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: valid_data, y: valid_labels})
        # ...

上面的代码中，首先创建了输入占位符x和y，然后使用layers.fully_connected函数创建了一个具有256个神经元的隐藏层，并通过tf.nn.relu激活函数进行激活。接着又创建了一个具有128个神经元的隐藏层，并同样使用ReLU激活函数。最后，通过一个具有10个神经元的输出层得到模型的输出。在模型的构建过程中，可以选择不同的激活函数，例如tf.nn.relu、tf.nn.sigmoid等。

定义好模型之后，可以使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2计算交叉熵损失，并使用tf.train.AdamOptimizer优化器进行参数更新。为了评估模型的准确率，还定义了一个准确率计算的操作，使用tf.argmax函数找到输出中的最大值对应的索引，并与实际标签比较判断是否正确。

在训练过程中，可以根据实际情况进行训练集和验证集的输入，并通过sess.run运行对应的操作得到损失和准确率。最后，根据需要可以进行模型的保存和加载。

总结来说，tensorflow.contrib.layers.layers模块提供了一系列方便的函数，能够方便地构建神经网络模型。使用这些函数可以快速搭建各种常用的神经网络结构，并通过优化器、损失函数和准确率计算函数等进行模型训练和评估。