slim.fully_connected()

def fully_connected(inputs,
                    num_outputs,
                    activation_fn=nn.relu,
                    normalizer_fn=None,
                    normalizer_params=None,
                    weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),
                    weights_regularizer=None,
                    biases_initializer=init_ops.zeros_initializer(),
                    biases_regularizer=None,
                    reuse=None,
                    variables_collections=None,
                    outputs_collections=None,
                    trainable=True,
                    scope=None)

添加一个完全连接的层。“fully_connected”创建一个名为“weights”的变量，表示一个完全连接的权重矩阵，该矩阵乘以“输入”，生成一个隐藏单元的“张量”。如果提供了' normalizer_fn '(例如' batch_norm ')，则应用它。否则，如果‘normalizer_fn’为None，并且提供了一个‘biases_initializer’，那么就会创建一个‘bias’变量，并添加隐藏的单元。最后，如果“activation_fn”不是“None”，那么它也应用于隐藏单元。注意:如果“输入”的秩大于2，那么“输入”在初始矩阵乘以“权重”之前是平坦的。