相关疑难解决方法(0)

我很好奇是什么tf.contrib,以及为什么代码将包含在TensorFlow中,但不包含在主存储库中.

此外,查看此处的示例(来自tensorflow主分支),我想找到源代码tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket.

这似乎是一些很酷的例程,但我想确保他们正确使用队列等来预取/预处理示例以在生产环境中实际使用它们.

它似乎在这里记录,但它来自tflearn项目,但tf.contrib.layers.sparse_column_with_hash_bucket似乎也不在该存储库中.

在Tensorflow中(从v1.2.1开始),似乎有(至少)两个并行API来构建计算图.tf.nn中有函数,如conv2d,avg_pool,relu,dropout,然后在tf.layers,tf.losses和其他地方有类似的函数,如tf.layers.conv2d,tf.layers.dense,tf.layers.退出.

从表面上看,似乎这种情况只会引起混淆:例如,tf.nn.dropout使用"保持率",而tf.layers.dropout使用"丢弃率"作为参数.

这种区别对最终用户/开发人员有什么实际意义吗？如果没有,是否有任何清理API的计划？