TensorFlow模块:tf.layers

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2018-06-28

模块:tf.layers

用于Python API的导入.

此文件是计算机生成的!请勿编辑.生成者: tensorflow/tools/api/generator/create_python_api.py脚本.

class AveragePooling1D:1D输入的平均池层.

class AveragePooling2D:2D输入的平均池层(例如图像).

class AveragePooling3D:3D输入的平均池层(例如,体积).

class BatchNormalization:来自http://arxiv.org/abs/1502.03167的批量标准化图层.

class Conv1D:一维卷积层(例如时间卷积).

class Conv2D:二维卷积层(例如图像上的空间卷积).

class Conv2DTranspose:转置二维卷积层(有时称为二维解卷积).

class Conv3D:3D卷积层(例如卷上的空间卷积).

class Conv3DTranspose:转置的3D卷积层(有时称为3D解卷积).

class Dense:密集连接的图层类.

class Dropout:将Dropout应用于输入.

class Flatten:在保留批量轴(轴0)的同时平坦输入张量.

class InputSpec:指定图层的每个输入的ndim,dtype和形状.

class Layer:基础图层类.

class MaxPooling1D:1D输入的最大池层.

class MaxPooling2D:2D输入的最大池层(例如图像).

class MaxPooling3D:3D输入的最大池层(例如卷).

class SeparableConv1D:深度可分离的一维卷积.

class SeparableConv2D:深度可分离的2D卷积.

功能

average_pooling1d(...):1D输入的平均池层.

average_pooling2d(...):2D输入的平均池层(例如图像).

average_pooling3d(...):3D输入的平均池层(例如,体积).

batch_normalization(...):批量标准化层的功能界面.

conv1d(...):一维卷积层的功能接口(例如时间卷积).

conv2d(...):2D卷积层的功能界面.

conv2d_transpose(...):转置二维卷积层的功能界面.

conv3d(...):三维卷积层的功能界面.

conv3d_transpose(...):转置三维卷积层的功能界面.

dense(...):密集连接层的功能接口.

dropout(...):将Dropout应用于输入.

flatten(...):在保留批量轴(轴0)的同时平坦输入张量.

max_pooling1d(...):1D输入的最大池层.

max_pooling2d(...):2D输入的最大池层(例如图像).

max_pooling3d(...):3D输入的最大池层(例如卷).

separable_conv1d(...):深度可分离的1D卷积层的功能界面.

separable_conv2d(...):深度可分离的二维卷积层的功能界面.

其他成员

__cached__

__loader__

__spec__

以上内容是否对您有帮助:

二维码
建议反馈
二维码