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  • tf.layers.dense用法

    千次阅读 2018-12-28 19:56:27
    官方文档: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/dense import tensorflow as tf ...logits = tf.layers.dense(input,10) print(logits.get_shape()) input = tf.ones([1,7,20]...

    先看例3吧


    官方文档:
    https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/dense

    例1

    import tensorflow as tf
    
    input = tf.ones([5, 1])  # [5,1]的矩阵,5组数据,每组数据为1个。tf.layers.dense会根据这个shape,自动调整输入层单元数。
    output = tf.layers.dense(input, 10)
    print(output.get_shape())  # (5, 10)
    
    input = tf.ones([3, 2])
    output = tf.layers.dense(input, 10)
    print(output.get_shape())  # (3, 10)
    
    input = tf.ones([1, 7, 20])
    output = tf.layers.dense(input, 10)
    print(output.get_shape())  # (1, 7, 10)
    
    input = tf.ones([1, 7, 11, 20])
    output = tf.layers.dense(input, 10)
    print(output.get_shape())  # (1, 7, 11, 10)
    
    参考文献:
    https://blog.csdn.net/yangfengling1023/article/details/81774580
    
    (5, 10)
    (3, 10)
    (1, 7, 10)
    (1, 7, 11, 10)
    

    例2

    伪代码
    def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
        Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
        biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
        Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
        if activation_function is None:
            outputs = Wx_plus_b
        else:
            outputs = activation_function(Wx_plus_b)
        return outputs
    
    # 二者等价
    l1 = add_layer(xs, 1, 10, activation_function=tf.nn.relu)
    l1=tf.layers.dense(xs,10,activation=tf.nn.relu)
    # 二者等价
    prediction = add_layer(l1, 10, 1, activation_function=None)
    prediction=tf.layers.dense(l1,1,activation=None)
    

    例3

    一图胜千言
    在这里插入图片描述

    常用参数

    tf.layers.dense(
    inputs,
    units, 整数或长整数,输出空间的维数
    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
    )
    返回值:一个Tensor,shape与input相同(不含最后一位),最后一位是unit参数(tf.layers.dense的第二个位置参数)的值。

    展开全文
  • tensorflow dense用法

    2019-11-05 19:41:35
    在不使用dense的时候可以使用下面的方法生成全连接 attention_w = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size, attention_size], stddev=0.1), name='attention_w') attention_b = tf.Variable(tf.constant...

    学习链接

    在不使用dense的时候可以使用下面的方法生成全连接

     attention_w = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size, attention_size], stddev=0.1), name='attention_w')
                attention_b = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[attention_size]), name='attention_b')
                attention_u = tf.Variable(tf.truncated_normal([attention_size], stddev=0.1), name='attention_u')

    这需要设置好shape,容易出现问题,代码多

     

    展开全文
  • 1.tf.layers.dense用法 dense:相当于一个全连接层 函数解释如下: tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(),...

    1.tf.layers.dense的用法

    dense:相当于一个全连接层
    函数解释如下:

    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:输入。
    units: 输出的大小(维数).
    activation: 使用什么激活函数(神经网络的非线性层),
    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:可选,默认为 None,施加在权重上的约束项
    name:名字
    reuse:Boolean,是否以同一名称重用前一层的权重。

    全连接层

    dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu)
     
    dense2= tf.layers.dense(inputs=dense1, units=512, activation=tf.nn.relu)
     
    logits= tf.layers.dense(inputs=dense2, units=10, activation=None)
    

    参数含义
    一般只用到前三个参数:
    ● inputs就是该层的输入;
    ● units为神经元数目,即经过该层后的输出维度,也就是会将inputs的最后一个维度变成units;
    ● activation选择你所用的激活函数。

    展开全文
  • tf.layers.dense()的用法

    万次阅读 多人点赞 2018-08-17 11:21:39
    dense :全连接层 相当于添加一个层 函数如下:   tf.layers.dense(  inputs,  units,  activation=None,  use_bias=True,  kernel_initializer=None, ##卷积核的初始化器  bias_initializer=tf....

    dense :全连接层  相当于添加一个层

    函数如下:

     

    tf.layers.dense(

        inputs,

        units,

        activation=None,

        use_bias=True,

        kernel_initializer=None,  ##卷积核的初始化器

        bias_initializer=tf.zeros_initializer(),  ##偏置项的初始化器,默认初始化为0

        kernel_regularizer=None,    ##卷积核的正则化,可选

        bias_regularizer=None,    ##偏置项的正则化,可选

        activity_regularizer=None,   ##输出的正则化函数

        kernel_constraint=None,   

        bias_constraint=None,

        trainable=True,

        name=None,  ##层的名字

        reuse=None  ##是否重复使用参数

    )

    部分参数解释:

    inputs:输入该网络层的数据

    units:输出的维度大小,改变inputs的最后一维

    activation:激活函数,即神经网络的非线性变化

    use_bias:使用bias为True(默认使用),不用bias改成False即可,是否使用偏置项

    trainable=True:表明该层的参数是否参与训练。如果为真则变量加入到图集合中

     GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES (see tf.Variable)

    在其他网站上看到的使用现象

    dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu,                                

                                               kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003))

    #全连接层

    dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu)

    dense2= tf.layers.dense(inputs=dense1, units=512, activation=tf.nn.relu)

    logits= tf.layers.dense(inputs=dense2, units=10, activation=None)

    示例:

    输出的结果如下所示:

    可以看到输出结果的最后一维度就等于神经元的个数即units的数值(神经元的个数)

    在网络中使用全连接层的作用是什么呢?这一点还是不太清楚,希望知道的可以帮忙解释一下,互相交流一下

    • 全连接层:通常在CNN的尾部进行重新拟合,减少特征信息的损失
    展开全文
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  • tf.layers.dense()用法

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    来源:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/layers/dense ...tf.layers.dense(  inputs,  units,  activation=None,  use_bias=True,  kernel_initializer=None,  bias_initializer=t...
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    tf.layers.dense dense :全连接层,相当于添加一个层 函数如下: tf.layers.dense(   inputs,   units,   activation=None,   use_bias=True,   kernel_initializer=None,       #卷积核的初始化器...
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空空如也

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