Python tf.compat.v1.layers.Dense用法及代码示例

Densely-connected图层类。

继承自：Dense、Layer、Layer、Module

用法

tf.compat.v1.layers.Dense(
    units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None,
    bias_initializer=tf.compat.v1.zeros_initializer(), kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None,
    bias_constraint=None, trainable=True, name=None, **kwargs
)

迁移到 TF2

警告：这个 API 是为 TensorFlow v1 设计的。继续阅读有关如何从该 API 迁移到本机 TensorFlow v2 等效项的详细信息。见TensorFlow v1 到 TensorFlow v2 迁移指南有关如何迁移其余代码的说明。

此 API 是一个遗留 api，仅与 Eager Execution 和 tf.function 兼容，如果您将其与 tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables 结合使用

请参阅迁移指南的 tf.layers 模型映射部分，了解如何在 TF2 中将 TensorFlow v1 模型与 Keras 一起使用。

对应的 TensorFlow v2 层是 tf.keras.layers.Dense 。

到原生 TF2 的结构映射

支持的参数均未更改名称。

前：

dense = tf.compat.v1.layers.Dense(units=3)

后：

dense = tf.keras.layers.Dense(units=3)

该层实现操作：outputs = activation(inputs * kernel + bias) 其中 activation 是作为 activation 参数传递的激活函数(如果不是 None )，kernel 是该层创建的权重矩阵，而 bias 是层创建的偏置向量(仅当 use_bias 为 True 时)。

特性：

• units:Python 整数，输出空间的维度。
• activation:激活函数(可调用)。
• use_bias:Boolean，图层是否使用了偏差。
• kernel_initializer: 内核矩阵的初始化器实例(或名称)。
• bias_initializer: 偏差的初始化器实例(或名称)。
• kernel_regularizer：内核矩阵的正则化器实例(可调用)
• bias_regularizer: 偏差的正则化器实例(可调用)。
• activity_regularizer：输出的正则化器实例(可调用)
• kernel_constraint:核矩阵的约束函数。
• bias_constraint：偏差的约束函数。
• kernel：权重矩阵(TensorFlow 变量或张量)。
• bias：偏置向量，如果适用(TensorFlow 变量或张量)。