最近做实验在用，这里存一些：
Tensorflow和Pytorch函数转换对照表
TENSORFLOW与PYTORCH：区别及函数习惯的对比
如侵必删
tensorflow的一个神经网络层：
#创建一个神经网络层
def add_layer(input,in_size,out_size,activation_function=None):
"""
:param input: 数据输入
:param in_size: 输入大小
:param out_size: 输出大小
:param activation_function: 激活函数（默认没有）
:return:output：数据输出
"""
Weight=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]) )
biases=tf.Variable(tf.zeros([1,out_size]) +0.1 )
W_mul_x_plus_b=tf.matmul(input,Weight) + biases
#根据是否有激活函数
if activation_function == None:
output=W_mul_x_plus_b
else:
output=activation_function(W_mul_x_plus_b)
return output
batch_norm 层：
# batch_normalization层
def batch_norm(x):
epsilon = 1e-5
batch_mean, batch_var = tf.nn.moments(x, [0])
return tf.nn.batch_normalization(x, batch_mean, batch_var,
offset=None, scale=None,
variance_epsilon=epsilon)
