TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers介绍及使用方法

TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers 是 TensorFlow 的一个子模块，提供了一些常用的高级层的实现，可以方便地构建神经网络模型。

使用方法如下：

1. 导入模块：

from tensorflow.contrib.layers.python.layers import layers

2. 使用各种高级层函数构建神经网络模型：

- Fully connected layer（全连接层）

net = layers.fully_connected(inputs, num_outputs)

- Convolutional layer（卷积层）

net = layers.conv2d(inputs, num_outputs, kernel_size)

- Max pooling layer（最大池化层）

net = layers.max_pool2d(inputs, kernel_size)

- Dropout layer（随机失活层）

net = layers.dropout(inputs, keep_prob)

- Batch normalization layer（批标准化层）

net = layers.batch_norm(inputs)

- Flatten layer（flatten 层）

net = layers.flatten(inputs)

- Concatenate layer（连接层）

net = layers.concat(inputs, axis)

- Reshape layer（重塑层）

net = layers.reshape(inputs, shape)

等等。

3. 使用例子：

下面是一个简单的例子，其中包含了一个卷积层、一个最大池化层和一个全连接层：

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

# 定义输入数据
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28, 1])

# 定义卷积层
conv1 = layers.conv2d(inputs, 32, kernel_size=[5, 5], activation_fn=tf.nn.relu)

# 定义最大池化层
pool1 = layers.max_pool2d(conv1, kernel_size=[2, 2])

# 将池化层的输出展平
flatten = layers.flatten(pool1)

# 定义全连接层
fc = layers.fully_connected(flatten, 10)

# 定义损失函数和优化器等...

上述例子中，首先使用 conv2d 函数构建了一个卷积层，该函数定义了一个 5x5 卷积核，输出通道数为 32，并使用 ReLU 激活函数。接着使用 max_pool2d 函数构建了一个最大池化层，在卷积层的输出上进行了 2x2 的最大池化操作。然后，使用 flatten 函数将池化层的输出展平成一维向量。最后，使用 fully_connected 函数构建了一个全连接层，输出大小为 10。

这只是一个简单的例子，TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers 模块还提供了很多其他类型的层函数，可以根据具体需求选择合适的函数来构建神经网络模型。