使用tensorflow.contrib.layers.python.layers.layers对Python代码进行代码自动化

TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers是一个TensorFlow的高级API，可以帮助我们更轻松地构建神经网络模型。它提供了很多内置的层函数和特征转换函数，可以帮助我们快速构建常用的神经网络结构。

下面我们将使用一个简单的例子来展示如何使用tensorflow.contrib.layers.python.layers.layers自动化构建神经网络。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.layers import layers

接下来，我们定义一个简单的全连接神经网络模型，包含两个隐藏层和一个输出层：

def neural_network(features):
    with tf.variable_scope('neural_network'):
        #       个隐藏层，包含128个神经元
        hidden1 = layers.fully_connected(features, 128, activation_fn=tf.nn.relu)
        
        # 第二个隐藏层，包含64个神经元
        hidden2 = layers.fully_connected(hidden1, 64, activation_fn=tf.nn.relu)
        
        # 输出层，包含10个神经元，用于分类任务
        output = layers.fully_connected(hidden2, 10, activation_fn=None)
        
        return output

在这个例子中，我们使用了layers.fully_connected函数来定义全连接层。它需要指定输入、输出的维度，以及激活函数。我们还可以选择不使用激活函数（activation_fn=None）。

在定义好模型之后，我们可以使用该模型进行训练和预测。假设我们已经定义了输入数据features和标签labels：

# 构建模型
logits = neural_network(features)

# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits))

# 定义优化算法
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 进行训练
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(num_steps):
        sess.run(train_op)
    
    # 进行预测
    predictions = sess.run(tf.argmax(logits, axis=1))

在这个例子中，我们使用了tf.reduce_mean函数来计算损失函数，tf.train.AdamOptimizer作为优化算法。训练过程中，我们通过sess.run(train_op)来进行一次优化操作。

最后，我们可以使用sess.run(tf.argmax(logits, axis=1))来进行预测操作，获取预测结果。

通过使用tensorflow.contrib.layers.python.layers.layers，我们可以更轻松地构建神经网络模型。它提供了很多内置的层函数和特征转换函数，可以帮助我们快速构建常用的神经网络结构，大大减少了繁琐的神经网络搭建过程。