TensorFlow 2.0中tf.contrib.layers.layer_norm()的替代品是什么?

Question

TF 2.0似乎没有tf.contrib.那么，tf.contrib.layers.layer_norm()的替代品是什么？我在tensorflow_addons也没有找到它。

Answer 1

核心TensorFlow 2.0 API中的替换是tf.keras.lyaers.LayerNormalizaton()。

请参阅以下文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/LayerNormalization?version=stable。

下面是一个简单的使用示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=[20], activation="relu"))
# Here is the LayerNormalization layer.
model.add(tf.keras.layers.LayerNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid"))
model.summary()
print(model.predict(np.ones([1, 20])))

Answer 2

正如大家所解释的那样，新版本的 tensorflow 2.0 不支持 contrib。解决此问题的最简单方法是转到显示错误的文件，然后将tf.contrib.layers更改为tf.keras.layers。 它对我有用。