Tensorflow 2 中的 tf.contrib.layers.fully_connected()？

Question

我正在尝试在我的一个项目中使用 tf.contrib.layers.fully_connected()，它在 tensorflow 2.0 中已被弃用。是否有等效的功能，或者我应该在我的虚拟环境中为这个项目保留 tensorflow v1.x？

Answer 1

使用：tf.compat.v1.layers.dense 例如，代替

Z = tf.contrib.layers.fully_connected(F, num_outputs, activation_fn=None)

你可以将其替换为：

Z = tf.compat.v1.layers.dense(F, num_outputs, activation = None)

Answer 2

在 TensorFlow 2.0 中，该包tf.contrib已被删除（这是一个不错的选择，因为整个包是放置在同一个盒子内的不同项目的巨大组合），因此您无法使用它。

在 TensorFlow 2.0 中，我们需要用来tf.keras.layers.Dense创建全连接层，但更重要的是，您必须将代码库迁移到 Keras。事实上，如果不创建使用层的tf.keras.Model对象，则无法定义层并使用它。

Answer 3

tf-slim，作为一个独立的包，已经包含了tf.contrib.layers。你可以通过安装pip install tf-slim，调用它from tf_slim.layers import layers as _layers; _layers.fully_conntected(..)。和原来的一样，易于替换