TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的常用函数

TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers是TensorFlow的一个contrib模块中的一个layers子模块，它提供了一些常用的函数用来构建神经网络的层。下面是一些常用的函数以及它们的使用示例。

1. conv2d(inputs, num_outputs, kernel_size, stride=1, padding='SAME')

conv2d函数用于创建一个二维卷积层。它接受输入张量inputs、卷积核数量num_outputs、卷积核尺寸kernel_size、步长stride和填充方式padding作为参数。

import tensorflow.contrib.layers as layers

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])

conv = layers.conv2d(inputs, num_outputs=32, kernel_size=3, stride=1)

2. fully_connected(inputs, num_outputs)

fully_connected函数用于创建一个全连接层。它接受输入张量inputs和输出张量的维度num_outputs作为参数。

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

fc = layers.fully_connected(inputs, num_outputs=256)

3. flatten(inputs)

flatten函数用于将输入张量inputs的所有维度展平为一维。

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])

flat = layers.flatten(inputs)

4. max_pool2d(inputs, kernel_size, stride=2, padding='VALID')

max_pool2d函数用于创建一个二维最大池化层。它接受输入张量inputs、池化尺寸kernel_size、步长stride和填充方式padding作为参数。

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])

pool = layers.max_pool2d(inputs, kernel_size=2, stride=2)

5. dropout(inputs, keep_prob=0.5, is_training=True)

dropout函数用于在训练过程中对输入张量inputs进行dropout操作。它接受输入张量inputs、保留比例keep_prob和是否在训练过程中进行dropout操作的标志is_training作为参数。

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

dropout = layers.dropout(inputs, keep_prob=0.5, is_training=True)

6. l2_regularizer(scale)

l2_regularizer函数用于创建一个L2正则化器。它接受一个正则化缩放因子scale作为参数。

regularizer = layers.l2_regularizer(scale=0.01)

7. batch_norm(inputs, decay=0.999, updates_collections=None, is_training=True)

batch_norm函数用于对输入张量inputs进行批量归一化操作。它接受输入张量inputs、衰减系数decay、更新集合更新updates_collections和是否在训练过程中使用批量归一化操作的标志is_training作为参数。

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

bn = layers.batch_norm(inputs, is_training=True)

这些函数和示例只是TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的一小部分，该模块中还有很多其他有用的函数。使用这些函数可以方便地构建神经网络的层，提高代码可读性和可维护性。