tf.contrib.layers.conv2d

时间: 2023-04-21 12:05:59 浏览: 164
tf.contrib.layers.conv2d是TensorFlow中的一个函数,用于创建一个二维卷积层。它可以接受输入张量、卷积核数量、卷积核大小、步幅、填充方式等参数,并返回一个卷积层的输出张量。该函数是TensorFlow的贡献模块中的一部分,因此在使用时需要先导入tf.contrib模块。
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from tensorflow.contrib.layers import conv2d

抱歉,TensorFlow 2.x 中已经移除了 `contrib` 模块,因此 `contrib.layers.conv2d` 也不再可用。相应的,可以使用 TensorFlow 2.x 中的 `tf.keras.layers.Conv2D` 来实现卷积操作。例如: ``` import tensorflow as tf # 创建一个输入张量 input_tensor = tf.keras.Input(shape=(28, 28, 1)) # 使用 Conv2D 层实现卷积操作 x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(input_tensor) # 创建模型 model = tf.keras.Model(inputs=input_tensor, outputs=x) ``` 在这个例子中,我们创建了一个输入张量 `input_tensor`,然后使用 `tf.keras.layers.Conv2D` 层实现了一个 $3\times 3$ 大小、32 个卷积核的卷积操作,并且使用 ReLU 激活函数。最后通过 `tf.keras.Model` 将输入张量和输出张量组成一个模型。

from tensorflow.contrib.layers import conv2d如何改成tensorflow2

在 TensorFlow 2 中,`contrib` 模块已经被删除,因此 `tensorflow.contrib.layers.conv2d` 不再可用。相应地,您可以使用 `tf.keras.layers.Conv2D` 来替换它。下面是一个简单的示例: ```python import tensorflow as tf # 输入张量的维度为 (batch_size, height, width, channels) inputs = tf.keras.Input(shape=(height, width, channels)) # 使用 Conv2D 替换 contrib.layers.conv2d x = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')(inputs) x = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2)(x) # 添加更多的层... # 创建模型 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) ``` 需要注意的是,`tf.keras.layers.Conv2D` 的参数有些不同于 `contrib.layers.conv2d`,它们的顺序和默认值也不同。因此,您需要根据您的具体需求进行适当的更改。

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# GRADED FUNCTION: forward_propagation def forward_propagation(X, parameters): """ Implements the forward propagation for the model: CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED Arguments: X -- input dataset placeholder, of shape (input size, number of examples) parameters -- python dictionary containing your parameters "W1", "W2" the shapes are given in initialize_parameters Returns: Z3 -- the output of the last LINEAR unit """ # Retrieve the parameters from the dictionary "parameters" W1 = parameters['W1'] W2 = parameters['W2'] ### START CODE HERE ### # CONV2D: stride of 1, padding 'SAME' Z1 = tf.nn.conv2d(X, W1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A1 = tf.nn.relu(Z1) # MAXPOOL: window 8x8, sride 8, padding 'SAME' P1 = tf.nn.max_pool(A1, ksize=[1, 8, 8, 1], strides=[1, 8, 8, 1], padding='SAME') # CONV2D: filters W2, stride 1, padding 'SAME' Z2 = tf.nn.conv2d(P1, W2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A2 = tf.nn.relu(Z2) # MAXPOOL: window 4x4, stride 4, padding 'SAME' P2 = tf.nn.max_pool(A2, ksize=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 4, 4, 1], padding='SAME') # FLATTEN P2 = tf.contrib.layers.flatten(P2) # FULLY-CONNECTED without non-linear activation function (not not call softmax). # 6 neurons in output layer. Hint: one of the arguments should be "activation_fn=None" Z3 = tf.contrib.layers.fully_connected(P2, 6, activation_fn=None) ### END CODE HERE ### return Z3 tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess: np.random.seed(1) X, Y = create_placeholders(64, 64, 3, 6) parameters = initialize_parameters() Z3 = forward_propagation(X, parameters) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) a = sess.run(Z3, {X: np.random.randn(2,64,64,3), Y: np.random.randn(2,6)}) print("Z3 = " + str(a)) 请根据现在python版本修改这段代码

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