Tensorflow: bt tf.layers.dense 和 tf.layers.Dense 有什么区别

创建于 2018-09-03  ·  1评论  ·  资料来源: tensorflow/tensorflow

大家好,

就像标题一样。 我试图搜索 Stack Overflow,但我无法弄清楚。 我的意思是,当我构建一个神经网络时,如何选择 btdense 和 Dense 层?

请前往 Stack Overflow 寻求帮助和支持:

https://stackoverflow.com/questions/tagged/tensorflow

如果您打开 GitHub 问题,这是我们的政策:

  1. 它必须是错误、功能请求或文档的重大问题(对于小文档修复,请改为发送 PR)。
  2. 必须填写以下表格。
  3. 这不应该是 TensorBoard 的问题。 那些去这里

这就是我们制定


系统信息

  • 我是否编写了自定义代码(而不是使用 TensorFlow 中提供的股票示例脚本)
  • 操作系统平台和发行版(例如,Linux Ubuntu 16.04)
  • 移动设备(例如 iPhone 8、Pixel 2、Samsung Galaxy)如果问题发生在移动设备上
  • 从(源代码或二进制文件)安装的 TensorFlow
  • TensorFlow 版本(使用下面的命令)
  • 蟒蛇版本
  • Bazel 版本(如果从源代码编译)
  • GCC/编译器版本(如果从源代码编译)
  • CUDA/cuDNN 版本
  • GPU 型号和内存
  • 重现的确切命令

您可以使用我们的环境捕获脚本收集其中的一些信息:

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tools/tf_env_collect.sh

您可以使用以下命令获取 TensorFlow 版本

python -c“将tensorflow导入为tf;打印(tf.GIT_VERSION,tf.VERSION)”

描述问题

在这里清楚地描述问题。 请务必在此处传达为什么它是 TensorFlow 中的错误或功能请求。

源代码/日志

包括任何有助于诊断问题的日志或源代码。 如果包括回溯,请包括完整的回溯。 应附上大型日志和文件。 尝试提供一个可重现的测试用例,它是生成问题所需的最低限度。

最有用的评论

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/9fa3d27c4bdd534eaff88ea2c4a7119e3174dbbf/tensorflow/python/layers/core.py#L32 -L33

tf.layers.Dense返回class Dense一个实例。

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/9fa3d27c4bdd534eaff88ea2c4a7119e3174dbbf/tensorflow/python/layers/core.py#L116 -L117
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/9fa3d27c4bdd534eaff88ea2c4a7119e3174dbbf/tensorflow/python/layers/core.py#L174 -L188

tf.layers.dense首先创建tf.layers.Dense一个实例,然后调用return layer.apply(inputs) ,它返回一个张量。


这同样适用于:

  • tf.layers.Dropouttf.layers.dropout
  • tf.layers.Flattentf.layers.flatten
  • tf.layers.AveragePooling1Dtf.layers.average_pooling1d
  • 还有更多......(请参阅代码)

>所有评论

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/9fa3d27c4bdd534eaff88ea2c4a7119e3174dbbf/tensorflow/python/layers/core.py#L32 -L33

tf.layers.Dense返回class Dense一个实例。

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/9fa3d27c4bdd534eaff88ea2c4a7119e3174dbbf/tensorflow/python/layers/core.py#L116 -L117
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/9fa3d27c4bdd534eaff88ea2c4a7119e3174dbbf/tensorflow/python/layers/core.py#L174 -L188

tf.layers.dense首先创建tf.layers.Dense一个实例,然后调用return layer.apply(inputs) ,它返回一个张量。


这同样适用于:

  • tf.layers.Dropouttf.layers.dropout
  • tf.layers.Flattentf.layers.flatten
  • tf.layers.AveragePooling1Dtf.layers.average_pooling1d
  • 还有更多......(请参阅代码)
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