我正在尝试将我正在使用的网络从使用 tf-slim 的 conv2d 转换为使用 tf.layers.conv2d,因为看起来 tf.layers 是更受支持且面向未来的选项。函数签名非常相似,但是两者之间在算法上有什么不同吗?我得到的输出张量维度与预期不同。
x = tf.layers.conv2d(inputs=x,
filters=256,
kernel_size=[3,3],
trainable=True)
与此相反:
x = slim.conv2d(x, 256, 3)
ITMISS
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