用tf.keras將TensorFlow重新寫入Keras

Question

我想將TensorFlow代碼重新寫入Keras。 我只是想知道您是否可以為此目的使用tf.keras.layers來替換tf.layers ？

喜歡

tf.layers.max_pooling2d() 

至：

tf.keras.layers.max_pooling2d() 

我可以通過這種方式將TensorFlow重寫為Keras嗎？

這是否定義了合適的model.fit模型，您可以在其中使用model.fit方法？

Answer 1

首先，我認為您的意思是tf.keras.layers.MaxPool2D ，它是一個類，而不是一個函數。 如果我明白你的意思，那應該不是問題。 語法上有一些細微的差別，但沒什么嚴重的。 此外， tf.keras.layers是tf.keras.layers的直接替代tf.layers 。 根據官方文檔， tf.layers是tf.layers的包裝。 例如 ，Layers API中的卷積層繼承自tf.keras.layers 。

@tf_export('layers.Conv1D')
class Conv1D(keras_layers.Conv1D, base.Layer):
  """1D convolution layer (e.g. temporal convolution). 

更重要的是，不建議使用Layers API，並將其從TF 2.0中刪除。