Tensorflow——tf.layers.dense用法

2023年9月23日 307次阅读 来源: SpareNoEfforts

dense：全连接层

相当于添加一个层，即初学的add_layer()函数


tf.layers.dense(
    inputs,
    units,
    activation=None,
    use_bias=True,
    kernel_initializer=None,
    bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
    kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    trainable=True,
    name=None,
    reuse=None
)
  • inputs:该层的输入。
  • units: 输出的大小（维数），整数或long。
  • activation: 使用什么激活函数（神经网络的非线性层），默认为None，不使用激活函数。
  • use_bias: 使用bias为True（默认使用），不用bias改成False即可。
  • kernel_initializer:权重矩阵的初始化函数。 如果为None（默认值），则使用tf.get_variable使用的默认初始化程序初始化权重。
  • bias_initializer:bias的初始化函数。
  • kernel_regularizer：权重矩阵的正则函数。
  • bias_regularizer：bias的的正则函数。
  • activity_regularizer:输出的的正则函数。
  • kernel_constraint:由优化器更新后应用于内核的可选投影函数（例如，用于实现层权重的范数约束或值约束）。 该函数必须将未投影的变量作为输入，并且必须返回投影变量（必须具有相同的形状）。 在进行异步分布式培训时，使用约束是不安全的。
  • bias_constraint:由优化器更新后应用于偏差的可选投影函数。
  • trainable:Boolean，如果为True，还将变量添加到图集collectionGraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES（参见tf.Variable）。
  • name:名字
  • reuse:Boolean，是否以同一名称重用前一层的权重。
    原文作者：SpareNoEfforts
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/73a9742dc9e3
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