pool = tf.contrib.layers.max_pool2d(norm, [2, 2], padding='SAME')改成tensorflow2.0版本
时间: 2024-05-03 11:16:39 浏览: 11
在TensorFlow 2.0中,您可以使用`tf.keras.layers.MaxPool2D`来代替`tf.contrib.layers.max_pool2d`。以下是如何使用`tf.keras.layers.MaxPool2D`进行最大池化的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
# 假设norm是一个输入张量
pool = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), padding='SAME')(norm)
```
这将使用大小为2x2的池化窗口进行最大池化,并使用“SAME”填充模式。
相关问题
initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'
在TensorFlow 2.0版本中,`tf.contrib`模块已经被移除,因此无法使用`tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d()`这个函数。在TensorFlow 2.0及以上版本中,可以使用`tf.keras.initializers.GlorotUniform()`来代替。这是一个Xavier初始化器的实现,用于卷积层的权重初始化。
相关问题:
1. TensorFlow 2.0中的`tf.contrib`模块被移除了吗?
2. 如何在TensorFlow 2.0中进行权重初始化?
3. 什么是Xavier初始化器?
详细分析代码“conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1 ,N_FILTERS ,FILTER_SHAPE2 ,padding='VALID') # 抽取特征 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 全连接层 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) #多分类交叉熵损失 # 优化器 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss 每一句代码的详细作用,用了什么函数什么参数有什么作用,什么含义,并添加详细注释 ,tf.contrib.framework.get_global_step() ,optimizer='Adam' ,learning_rate=0.01) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op)”
这段代码是一个基于卷积神经网络的分类器模型,以下是每一行代码的详细解释:
```
conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1, N_FILTERS, FILTER_SHAPE2, padding='VALID')
```
使用 `tf.contrib.layers.convolution2d` 函数对 `pool1` 进行卷积操作,其中 `N_FILTERS` 表示卷积核的数量,`FILTER_SHAPE2` 是一个 2 维的列表,表示卷积核的大小,`padding='VALID'` 表示边缘不填充。
```
pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1])
```
对 `conv2` 进行池化操作,使用 `tf.reduce_max` 函数对每个卷积核的输出进行最大化,再使用 `tf.squeeze` 函数将第二维的大小为 1 的维度去掉。
```
logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None)
```
使用 `tf.contrib.layers.fully_connected` 函数连接一个全连接层,其中 `pool2` 是输入,`15` 是输出的类别数,`None` 表示没有激活函数。
```
loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits)
```
计算损失,使用 `tf.losses.softmax_cross_entropy` 函数计算多分类交叉熵损失,其中 `target` 是目标标签,`logits` 是模型的输出。
```
train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework.get_global_step(), optimizer='Adam', learning_rate=0.01)
```
使用 `tf.contrib.layers.optimize_loss` 函数进行优化,其中 `loss` 是损失函数,`tf.contrib.framework.get_global_step()` 获取全局步数,`optimizer='Adam'` 使用 Adam 优化器,`learning_rate=0.01` 设置学习率。
```
return ({
'class': tf.argmax(logits, 1),
'prob': tf.nn.softmax(logits)
}, loss, train_op)
```
返回一个字典,包含了模型的输出和损失,其中 `'class'` 表示预测的类别,使用 `tf.argmax` 函数取最大值的索引作为预测结果,`'prob'` 表示预测的概率,使用 `tf.nn.softmax` 函数进行归一化处理。