我們在使用tensorflow時(shí)，會發(fā)現(xiàn)tf.nn焰雕，tf.layers， tf.contrib模塊有很多功能是重復(fù)的荠卷，尤其是卷積操作幻林，在使用的時(shí)候，我們可以根據(jù)需要現(xiàn)在不同的模塊镀赌。但有些時(shí)候可以一起混用氯哮。
下面是對三個(gè)模塊的簡述：
（1）tf.nn ：提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)操作的支持，包括卷積操作（conv）商佛、池化操作（pooling）喉钢、歸一化、loss良姆、分類操作肠虽、embedding、RNN玛追、Evaluation舔痕。
（2）tf.layers：主要提供的高層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要和卷積相關(guān)的，個(gè)人感覺是對tf.nn的進(jìn)一步封裝伯复，tf.nn會更底層一些慨代。
（3）tf.contrib：tf.contrib.layers提供夠?qū)⒂?jì)算圖中的 網(wǎng)絡(luò)層、正則化啸如、摘要操作侍匙、是構(gòu)建計(jì)算圖的高級操作，但是tf.contrib包含不穩(wěn)定和實(shí)驗(yàn)代碼叮雳，有可能以后API會改變想暗。
以上三個(gè)模塊的封裝程度是逐個(gè)遞進(jìn)的。
