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tensorflow 之常见模块conv,bn...实现

IP云
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使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers， tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候，我们可以根据需要现在不同的模块。但有些时候可以一起混用。

下面是对三个模块的简述：

（1）tf.nn ：提供神经网络相关操作的支持，包括卷积操作（conv）、池化操作（pooling）、归一化、loss、分类操作、embedding、RNN、Evaluation。

（2）tf.layers：主要提供的高层的神经网络，主要和卷积相关的，个人感觉是对tf.nn的进一步封装，tf.nn会更底层一些。

（3）tf.contrib：tf.contrib.layers提供够将计算图中的  网络层、正则化、摘要操作、是构建计算图的高级操作，但是tf.contrib包含不稳定和实验代码，有可能以后API会改变。

Batch normalization(BN):

  • 批量标准化(BN)、实例标准化(IN)、特征标准化(FN)

tensorflow中提供了三种BN方法：https://blog.csdn.net/Leo_Xu06/article/details/79054326

  • tf.nn.batch_normalization
  • tf.layers.batch_normalization
  • tf.contrib.layers.batch_norm

以tf.layers.batch_normalization为例介绍里面所包含的主要参数：

tf.layers.batch_normalization(inputs, decay=0.999, center=True, scale=True, is_training=True, epsilon=0.001)

一般使用只要定义以下的参数即可：

  • inputs: 输入张量[N, H, W, C]

  • decay: 滑动平均的衰减系数，一般取接近1的值，这样能在验证和测试集上获得较好结果

  • center: 中心偏移量，上述的ββ ，为True，则自动添加，否则忽略

  • scale: 缩放系数，上述的γγ，为True，则自动添加，否则忽略

  • epsilon: 为防止除0而加的一个很小的数

  • is_training: 是否是训练过程，为True则代表是训练过程，那么将根据decay用指数滑动平均求得moments，并累加保存到moving_mean和moving_variance中。否则是测试过程，函数直接取这两个参数来用。

如果是True，则需在训练的session中添加将BN参数更新操作加入训练的代码：

# execute update_ops to update batch_norm weightsupdate_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
with tf.control_dependencies(update_ops):
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(decayed_learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step = global_step)

附官网链接：

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/batch_normalization

tf.contrib.layers.batch_norm | TensorFlow

tf.layers.batch_normalization | TensorFlow

  • How is BatchNormalization layer in keras implemented in test phase?

  • https://stackoverflow.com/questions/33949786/how-could-i-use-batch-normalization-in-tensorflow