TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的模型训练函数

TensorFlow.contrib.layers是TensorFlow的一个模块，它提供了一些方便的API来构建深度学习模型。其中的layers模块提供了一些常用的层和函数，如全连接层、卷积层、池化层等。这些函数可以用来方便地构建模型。

其中的layers模块还提供了一些用于模型训练的函数，如fit函数、evaluate函数和predict函数等。这些函数可以用来方便地进行模型的训练、评估和预测。

下面以使用例子来说明TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的模型训练函数的使用。

首先，我们需要导入必要的模块和函数：

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

然后，我们定义一个简单的全连接神经网络模型：

def model(x):
    with tf.variable_scope('model'):
        net = layers.fully_connected(x, 256)
        net = layers.fully_connected(net, 128)
        net = layers.fully_connected(net, 64)
        logits = layers.fully_connected(net, 10, activation_fn=None)
    return logits

在上面的代码中，我们使用了layers.fully_connected函数来定义模型的全连接层。这个函数会自动创建权重和偏置变量，并应用激活函数。

接下来，我们定义输入和标签的占位符：

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

然后，我们使用model函数来构建模型：

logits = model(x)

接下来，我们使用layers函数来定义损失函数和优化器：

loss = layers.softmax_cross_entropy(logits, y)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss)

在上面的代码中，我们使用layers.softmax_cross_entropy函数来定义交叉熵损失函数。然后，我们使用tf.train.AdamOptimizer来定义优化器，并使用minimize方法来最小化损失函数。

接下来，我们使用fit函数来进行模型的训练：

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    for epoch in range(10):
        _, loss_value = sess.run([train_op, loss], feed_dict={x: train_images, y: train_labels})
        print('Epoch: {}, Loss: {}'.format(epoch, loss_value))

在上面的代码中，我们使用tf.Session和tf.global_variables_initializer来初始化会话和模型参数。然后，使用一个循环来进行模型的训练。在每个epoch中，我们执行train_op和loss操作，并通过feed_dict参数传入训练数据和标签。

在训练过程中，我们可以打印出每个epoch的损失值，以便观察模型的训练进展。

使用TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的模型训练函数可以方便地进行模型的训练。除了fit函数外，还可以使用evaluate函数和predict函数来进行模型的评估和预测。

这就是TensorFlow.contrib.layers.python.layers.layers中的模型训练函数的使用例子。通过这些函数，我们可以方便地构建、训练和评估深度学习模型。