tensorflow - 我可以使用 conv2d 和张量操作等现有操作在 python 中的 tensorflow 中编写自定义层吗？

Question

如标题所述，我想用现有的ops和tensor操作在tensorflow中实现一个自定义层。我想知道我是否可以像在 theano 中那样在 python 中完成它。在这一层中，输入可能是一些矩阵，批量输入和一些权重和偏差需要学习。经过一些张量操作后，输出将被馈送到下一层。这一层的计算可能比较复杂，不知道tensorflow能不能帮我做auto-diff。

Answer 1

如果您的层是现有操作的组合，它肯定会正常工作。这就是 TF-Slim 的工作原理。

# Skeleton code, just to demonstrate the concept
def conv(input, ...):
    kernel = tf.Variable(...)
    tmp = tf.nn.conv2d(input, kernel, ...)
    bias = tf.Variable(...)
    tmp = tf.nn.bias_add(tmp, bias, ...)
    return tf.nn.relu(tmp, ...)

定义一个函数，为您提供一个“集成”层，该层执行基本卷积层的常用步骤，然后您可以将其用作

layer_1 = conv(input, ...)
layer_2 = conv(layer_1, ...)

等等。只要您只是编写具有渐变的操作，自动微分就会起作用。