Tensorflow: ¿Cuál es la diferencia bt tf.layers.dense y tf.layers.Dense?

Creado en 3 sept. 2018  ·  1Comentario  ·  Fuente: tensorflow/tensorflow

Hola chicos,

Igual que el título. Intenté buscar en Stack Overflow pero no puedo resolverlo. Quiero decir, ¿cómo elegir la capa bt densa y densa cuando construyo una red neuronal?

Vaya a Stack Overflow para obtener ayuda y soporte:

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

Si abre un problema de GitHub, aquí está nuestra política:

  1. Debe ser un error, una solicitud de función o un problema importante con la documentación (para pequeñas correcciones de documentos, envíe un PR en su lugar).
  2. Debe completar el siguiente formulario.
  3. No debería ser un problema de TensorBoard. Esos van aquí .

He aquí por qué tenemos esa política : los desarrolladores de TensorFlow responden a los problemas. Queremos centrarnos en el trabajo que beneficie a toda la comunidad, por ejemplo, corregir errores y agregar funciones. El apoyo solo ayuda a las personas. GitHub también notifica a miles de personas cuando se presentan problemas. Queremos que lo vean comunicando un problema interesante, en lugar de ser redirigido a Stack Overflow.


Información del sistema

  • ¿He escrito código personalizado (en lugar de usar un script de ejemplo de stock provisto en TensorFlow) :
  • Plataforma y distribución del sistema operativo (por ejemplo, Linux Ubuntu 16.04) :
  • Dispositivo móvil (por ejemplo, iPhone 8, Pixel 2, Samsung Galaxy) si el problema ocurre en el dispositivo móvil :
  • TensorFlow instalado desde (fuente o binario) :
  • Versión de TensorFlow (use el comando a continuación) :
  • Versión de Python :
  • Versión de Bazel (si se compila desde la fuente) :
  • Versión de GCC / Compiler (si se compila desde la fuente) :
  • Versión CUDA / cuDNN :
  • Modelo de GPU y memoria :
  • Comando exacto para reproducir :

Puede recopilar parte de esta información utilizando nuestro script de captura de entorno:

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

Puede obtener la versión de TensorFlow con

python -c "importar tensorflow como tf; print (tf.GIT_VERSION, tf.VERSION)"

Describe el problema

Describe el problema claramente aquí. Asegúrese de transmitir aquí por qué es un error en TensorFlow o una solicitud de función.

Código fuente / registros

Incluya cualquier registro o código fuente que sea útil para diagnosticar el problema. Si incluye rastreos, incluya el rastreo completo. Se deben adjuntar registros y archivos grandes. Intente proporcionar un caso de prueba reproducible que sea el mínimo necesario para generar el problema.

Comentario más útil

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

tf.layers.Dense devuelve una instancia de class Dense .

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 primero crea una instancia de tf.layers.Dense , luego llama a return layer.apply(inputs) , que devuelve un tensor.


Lo mismo va para:

  • tf.layers.Dropout y tf.layers.dropout
  • tf.layers.Flatten y tf.layers.flatten
  • tf.layers.AveragePooling1D y tf.layers.average_pooling1d
  • y muchos más ... (consulte el código)

>Todos los comentarios

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

tf.layers.Dense devuelve una instancia de class Dense .

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 primero crea una instancia de tf.layers.Dense , luego llama a return layer.apply(inputs) , que devuelve un tensor.


Lo mismo va para:

  • tf.layers.Dropout y tf.layers.dropout
  • tf.layers.Flatten y tf.layers.flatten
  • tf.layers.AveragePooling1D y tf.layers.average_pooling1d
  • y muchos más ... (consulte el código)
¿Fue útil esta página
0 / 5 - 0 calificaciones