TensorFlow中这两个命令之间的区别是什么

Question

假设你有：

input = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

声明1：

output = tf.contrib.layers.fully_connected(input, 10, weights_initializer = tf.zeros_initializer, biases_initializer = tf.zeros_initializer)

声明2：

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
output = tf.matmul(x, W) + b

两个语句中的输出是否返回相同的结果？

Answer 1

不，他们不等同。声明1还添加了an activation function。

如果设置activation=None，那么它们是相等的。