我们在使用tensorflow时,会发现tf.nn,tf.layers, tf.contrib模块有很多功能是重复的,尤其是卷积操作,在使用的时候,我们可以根据需要现在不同的模块。但有些时候可以一起混用。
下面是对三个模块的简述:
(1)tf.nn :提供神经网络相关操作的支持,包括卷积操作(conv)、池化操作(pooling)、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation。
(2)tf.layers:主要提供的高层的神经网络,主要和卷积相关的,个人感觉是对tf.nn的进一步封装,tf.nn会更底层一些。
(3)tf.contrib:tf.contrib.layers提供够将计算图中的 网络层、正则化、摘要操作、是构建计算图的高级操作,但是tf.contrib包含不稳定和实验代码,有可能以后API会改变。
以上三个模块的封装程度是逐个递进的。
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