Tensorflow：为什么tf.nn.conv2d运行得比tf.layers.conv2d快？
[英]Tensorflow: why tf.nn.conv2d runs faster than tf.layers.conv2d?
问题描述
我正在编写一个简单的AlexNet实现。 我尝试使用tf.nn.conv2d和tf.layers.conv2d，结果表明，使用tf.nn.conv2d时，损失的下降速度更快，即使结构完全相同。 有谁知道任何解释吗？
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解决方案1
0 已采纳 2019-02-15 03:10:41
如果你试图遵循的函数调用链中，你会发现， tf.layers.conv2D()将调用tf.nn.conv2D()所以无论你使用什么， tf.nn.conv2d()被调用，如果您自己命名，它将更快。 您可以使用traceback.print_stack()方法亲自进行验证。
注意这并不意味着它们是相同的，请根据您的需要选择功能，因为tf.layers.conv2D()承担其他各种任务。
来自 tf.nn.conv2d 和 keras.layers.Conv2D 的不等价的 output
[英]Inequivalent output from tf.nn.conv2d and keras.layers.Conv2D
tf.layers.conv2d和tf.layers.Conv2D有什么区别？
[英]What is difference between tf.layers.conv2d and tf.layers.Conv2D?
“ tf.layers.conv2d”和“ tf.nn.softmax”不会更改尺寸
[英]“tf.layers.conv2d” and “tf.nn.softmax” don't change the dimension
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