tf.layers.dense是單層嗎？

Question

如果我只是用這樣的單層：

layer = tf.layers.dense(tf_x, 1, tf.nn.relu) 

這只是一個單一節點的單層？

或者它實際上是一組層（輸入，隱藏，輸出）與1節點？我的網絡似乎只用1層就能正常工作，所以我對設置感到好奇。

因此，下面的設置是否有2個隱藏層（這兩個隱藏層都是​​和layer2）？或者實際上只有1個（只是layer 1）？

layer1 = tf.layers.dense(tf_x, 10, tf.nn.relu) 
layer2 = tf.layers.dense(layer1, 1, tf.nn.relu) 

tf_x是我的輸入特徵張量。

Answer 1

tf.layers.dense增加了單層到您的網絡。第二個參數是圖層的神經元/節點的數量。例如：

# no hidden layers, dimension output layer = 1 
output = tf.layers.dense(tf_x, 1, tf.nn.relu) 

# one hidden layer, dimension hidden layer = 10, dimension output layer = 1 
hidden = tf.layers.dense(tf_x, 10, tf.nn.relu) 
output = tf.layers.dense(hidden, 1, tf.nn.relu) 

我的網絡似乎只用1層正常工作，所以我很好奇的設置。

這是可能的，對於一些任務你會得到體面的結果沒有隱藏層。

Answer 2

tf.layers.dense只有一層有一定數量的節點。您可以在TensorFlow網站查詢有關tf.layers.dense

layer1 = tf.layers.dense(inputs=pool2_flat, units=1024, activation=tf.nn.relu) 
layer2 = tf.layers.dense(inputs=layer1, units=1024, activation=tf.nn.relu) 

我希望這將幫助你:)