如何使用tf.layers类而不是函数

Question

似乎tf.Layer模块有两种形式：函数和类。我通常直接使用这些函数（例如，tf.layers.dense），但我想知道如何直接使用类（tf.layers。 D ense）。我已经开始在tensorflow中尝试新的急切执行模式，我认为使用类也会在那里有用，但我还没有在文档中看到很好的例子。是否有TF文档的任何部分显示如何使用它们？

我想在__init__中实例化这些图层的类中使用它们是有意义的，然后当输入和尺寸已知时，它们会在__call__方法中链接？

这些tf.layer类是否与tf.keras.Model相关？是否有使用tf.layers的等效包装类？

更新，以便急切执行必须继承的tfe.Network。有一个例子here

Answer 1

tf.layers和tf.keras.layer类通常是可互换的，实际上是在头部（因此是下一个版本 - 1.9），前者实际上是inherits from the latter。

TensorFlow正在整合tf.keras API以构建模型，因为这会使状态所有权更加明确（例如，参数由Layer对象拥有＆＃34;而不是tf.keras.layers对象将所有模型参数放入＆＃34;集合＆＃34;与完整图形相关联的函数样式。这种风格适用于热切执行和图形构建（对于每次发布都支持急切执行）。我建议您使用tf.keras.Model和dotnet myproject.dll 。

您可能会发现一些有用的示例：

• tensorflow/models存储库中的MNIST
• programmer's guide
• 其他eager execution samples（完全相同的模型定义适用于图执行和急切执行）。

并非所有现有的TensorFlow示例都已移至此样式，但它们会缓慢进行。

希望有所帮助。