tf.nn.conv2d與tf.layers.conv2d的區(qū)別及說明
tf.nn.conv2d與tf.layers.conv2d的區(qū)別
在寫CNN中注意到tensorflow目前有tf.nn.conv2d和tf.layers.conv2d這兩個很相似的API.
tf.nn.conv2d， 需要自行傳入初始化好的filter（四個維度），在初始化filter或者說Weights中，已經手動選擇了初始化方案，一般用的是tf.truncated_normal。另外tf.nn.conv2d中激活函數(shù)需要另外寫。
而在tf.layers.conv2d中，只要寫入n和size，參數(shù)列表中kernel_initializer默認是None， 不清楚這里的參數(shù)是如何初始化的？ tf.layers.conv2d中，激活函數(shù)是一個參數(shù)，不需要另外調用。
問過大神，大神答曰：一般推薦使用tf.layers.下面的函數(shù)，用起來方便。但是在tf2.0里，tf.layers.下面的API也都被遺棄了，tf2.0推薦使用keras.layers下面的API。
tf.nn.conv2d
tf.layers.conv2d
tf.nn.conv2d和tf.layers.conv2d的學習
看了很多tensorflow卷積的例子，有的用了tf.nn.conv2d，有的用了tf.layers.conv2d，那么這兩個究竟有啥不同呢？
tf.layers.conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides=(1,1), ???????????????????????padding='valid', data_format='channels_last', ??????????????? dilation_rate=(1,1), activation=None, ??????????????? use_bias=True, kernel_initializer=None, ??????????????? bias_initializer=init_ops.zeros_initializer(), ??????????????? kernel_regularizer=None, ??????????????? bias_regularizer=None, ??????????????? activity_regularizer=None, trainable=True, ??????????????? name=None, reuse=None) tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)
對于卷積來說，作用是一樣的。tf.layers.conv2d 使用tf.nn.convolution作為后端。
一個參數(shù)要注意一下：
filter：是一個４維張量，其type必須和輸入一樣，
[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
filters：一個整數(shù)，輸出空間的維度，也就是卷積核的數(shù)量。
tf.layers.conv2d參數(shù)豐富，一般用于從頭訓練一個模型。
tf.nn.conv2d，一般在下載預訓練好的模型時使用。
所以，喜歡哪個就用哪個咯。
總結
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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