python - 使用 tf.keras 重写 TensorFlow 和 Keras

Question

我想将 TensorFlow 代码重新编写到 Keras 中。我只是想知道您是否可以为此目的使用 tf.keras.layers 来替换 tf.layers ？

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tf.layers.max_pooling2d() 

至:

tf.keras.layers.max_pooling2d() 

我可以用这种方式将 TensorFlow 重写为 Keras 吗？

这是否定义了一个正确的 Keras 模型，您可以在其中使用 model.fit 方法？

Answer 1

首先，我认为你的意思是tf.keras.layers.MaxPool2D，它是一个类，而不是一个函数。如果我明白你的意思，那应该不是问题。语法上有一些细微的差异，但没有什么严重的差异。此外，tf.keras.layers 是 tf.layers 的直接替代品。根据官方文档，tf.layers 是 tf.keras.layers 的包装器。 For example ，Layers API 中的卷积层继承自 tf.keras.layers。

@tf_export('layers.Conv1D')
class Conv1D(keras_layers.Conv1D, base.Layer):
  """1D convolution layer (e.g. temporal convolution). 

更重要的是，Layers API 已被弃用，并将从 TF 2.0 中删除。