tensorflow - 在哪里可以找到 TensorFlow 2.0 的 tensorflow.contrib.layers

Question

我一直在使用 contrib.layers 在 TensorFlow 中开发机器学习代码.我对这个模块很满意；它工作得很好，并为我提供了对我的模型的充分控制。但是，TensorFlow 2.0 将完全删除 contrib模块和新的keras没有额外的努力，模块并没有为我提供足够的灵 active 和控制(个人经验，如果我错了，请纠正我)，即使它更容易编写。

我想知道contrib在哪里模块将在 TensorFlow 2.0 中。提前致谢。

Answer 1

Tensorflow.contrib 是 volatile 或实验性代码的家园。它从一个版本到另一个版本迅速增长并且变得非常大。 Tensorflow 2.0 带来了一些制动代码更改，例如弃用范围、急切执行和专注于 keras 代码。 Tensorflow 团队决定弃用 tensorflow.contrib，同时保留其中的一些部分。您可以在 "Sunsetting tf.contrib" 中获得更多信息。 RFC。此外，请随时向 Tensorflow 团队指出您认为哪些部分有用，甚至可以帮助他们迁移到 TF2.0。

我组装了 20 个最流行的(根据 python 代码中的 github 用法)contrib 子包及其命运:

包名(github使用次数)——命运——引用

contrib.boosted_trees (19393) -- 删除(移至核心) -- guide

contrib.distributions (106634) -- 删除(移至 probability )

contrib.eager (23699) -- 移至核心

contrib.estimator (18255) -- 移至 tensorflow/estimator

contrib.factorization (17834) -- 删除

contrib.framework (149940) -- 部分移至核心，删除其余

contrib.gan (28247) -- 移至单独的 repo

contrib.keras (37804) -- 删除

contrib.layers (212481) -- 部分迁移到 tensorflow/contrib？

contrib.learn (167455) -- 删除(替换为 tensorflow/estimator)

contrib.metrics (27793) -- 删除(替换为 OO 指标)

contrib.rnn (84067) -- 替换为新的 RNN API

contrib.seq2seq (18917) -- 适应，移至核心

contrib.slim (261656) -- 迁移到 tensorflow/models？

contrib.tensor_forest (37377) -- 删除(移至核心)

contrib.timeseries (27197) -- 移至 tensorflow/estimator

contrib.tpu (25446) -- 移至核心 -- tf.tpu

contrib.training (48928) -- ??

contrib.util (41627) -- 删除(无所有者)，或移至工具

tensorflow.contrib 似乎有点令人不安不推荐使用 970K 的使用量，而整个 TF 总共有 4M。