TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的全连接层函数

TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers库是TensorFlow中用于构建神经网络的一个高级API，提供了丰富的神经网络层函数。其中包含全连接层函数（fully_connected）用于定义全连接层。

全连接层是神经网络中最基础的层之一，也是最常用的一种层。它将输入的特征向量与权重矩阵相乘，并加上偏置，然后使用激活函数进行非线性映射得到输出。全连接层可以连接两个任意大小的层，因此是实现神经网络前向传播的核心。

下面是使用TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers库中的全连接层函数的一个例子：

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

# 输入向量的维度
input_dim = 10
# 输出向量的维度
output_dim = 5
# 输入数据
input_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_dim])

# 定义全连接层
fc_layer = fully_connected(input_data, output_dim)

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    # 随机生成输入数据
    input_data_val = np.random.rand(1, input_dim)
    
    # 计算全连接层的输出
    output_val = sess.run(fc_layer, feed_dict={input_data: input_data_val})
    
    print("全连接层的输出：", output_val)

在上述例子中，首先引入了tf和fully_connected函数。然后定义了输入向量的维度input_dim和输出向量的维度output_dim。接着创建一个占位符input_data，用于接收输入数据。

调用fully_connected函数创建了一个全连接层，该函数的输入参数包括输入数据input_data和输出维度output_dim。在这个例子中，fully_connected函数将输入数据input_data与权重矩阵相乘，并加上偏置，并使用默认的激活函数进行非线性映射，得到了输出数据。

创建会话后，通过sess.run函数计算全连接层的输出。为了方便演示，随机生成了一个输入数据input_data_val，然后将其传入feed_dict字典中，将其与占位符input_data对应起来。最后通过sess.run函数输出了全连接层的输出。

需要注意的是，在使用fully_connected函数之前需要先导入TensorFlow的contrib模块。

这是一个简单的使用例子，展示了如何使用全连接层函数来构建神经网络。当然，TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers库中还包含了其他神经网络层函数，可以根据具体需要选择合适的函数进行使用。