1樓：頤水風華
slim已經被遺棄，以後不會用了。不要去關注了。
nn是底層模組，很多情況用來剪枝模型時候使用，也可以用來搭建網路，可以自定義w和b的初始化值。
layer是高階模組，用tf.keras實現的。用來搭建網路。不過看官方tf2.0的意思。這個api很有可能未來遺棄。官方推薦使用tf.keras。
keras，nn，slim，layers可以混用，不過只能用來儲存為tf的模型。不能儲存為h5檔案。
2樓：SleepyBag
這種問題總要建議首先看一下文件。
然後再簡單解釋一下：
tf.nn包裡定義的是神經網路所需要的一些運算，而tf.layers中定義的是神經網路的網路層。
也就是說tf.nn.conv2d是乙個卷積操作，也就是在輸入影象上應用乙個卷積核得到結果。
而tf.layers.conv2d是乙個卷積層，卷積層中進行了卷積操作，但不只有卷積操作。
看一下它們的參數列，也可以有個大概的理解：
tf.nn.conv2d(
input,
filter,
strides,
padding,
use_cudnn_on_gpu=True,
data_format='NHWC',
dilations=[1, 1, 1, 1],
name=None
)tf.layers.conv2d(
inputs,
filters,
kernel_size,
strides=(1, 1),
padding='valid',
data_format='channels_last',
dilation_rate=(1, 1),
activation=None,
use_bias=True,
kernel_initializer=None,
bias_initializer=tf.zeros_initializer(),
kernel_regularizer=None,
bias_regularizer=None,
activity_regularizer=None,
kernel_constraint=None,
bias_constraint=None,
trainable=True,
name=None,
reuse=None
)可以看到layers中的conv2d多了很多引數。看一下layers.conv2d中多出來的引數有哪些：
activation: 說明layers中的conv2d包括啟用函式，這個是卷積操作本身所沒有的。
use_bias: 卷積後影象加上的偏移，也不在卷積操作本身中。
initializer: 引數初始化方法。這裡體現了兩者乙個重要區別：
nn.conv2d需要你自己定義卷積核這個tensor，而layers.conv2d中是他按照你給定的初始化方法定義卷積核，你只需要給卷積核的大小就好了。
regularizer: 這個是用於神經網路訓練的正則化工具。
constraint: 你可以通過這個來給你的引數施加約束，比如在引數大於1的時候強制賦值為1。
trainable: 是否可訓練。
name, reuse: 用於tensorflow命名空間的東西。
可見，tf.layers.conv2d是乙個考慮了各種操作在內的完整的卷積層，卷積操作只是其中的一步。
而在使用的時候，如果你想要的是乙個完整的卷積層，想讓它幫你做好加偏移，加啟用函式等等事情，那麼tf.layers.conv2d基本可以滿足你的要求。
而如果你只是想做乙個卷積運算，而不是想定義乙個包含偏移，啟用函式等等東西的卷積層，那麼你就要用tf.nn.conv2d。
tf.slim.conv2d的功能和tf.
layers.conv2d基本沒什麼區別。tf.
slim是乙個用來使用tensorflow進行神經網路訓練的包，它裡面定義了一整套訓練神經網路所需要的工具，其中也包括這個卷積層。如果你不用tf.slim來進行神經網路的訓練的話，那就不需要用tf.
slim.conv2d了。
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