调用tf.compat.v1.layers.conv2d缺少inputs参数报错如何解决

报错原因 #

• 你调用的tf.compat.v1.layers.conv2d属于TensorFlow 1.x的层接口，第一个位置参数inputs为必填项，需要传入待卷积计算的输入张量，你没有传入该参数因此触发类型错误。
• 你查找参数列表没找到inputs的核心原因是混淆了两类卷积层接口：你大概率查的是TF2.x的tf.keras.layers.Conv2D的参数，这个接口实例化时不需要传inputs，是实例化后调用时再传入输入张量，和tf.compat.v1.layers.conv2d的调用逻辑完全不同。

解决方案 #

方案1：补全参数适配当前v1接口 #

直接将待处理的输入张量作为inputs参数传入即可，示例代码：

# input_tensor为你要输入卷积层的张量，如数据集读取的图像、上一层输出的特征图
conv_output = tf.compat.v1.layers.conv2d(
    inputs = input_tensor,
    filters = 32,
    kernel_size = 7,
    strides = 2
)

方案2：切换为TF2.x标准卷积层写法 #

如果你的项目适配TensorFlow 2.x，更推荐使用keras风格的卷积层，可维护性更高，示例代码：

# 第一步：实例化卷积层
conv_layer = tf.keras.layers.Conv2D(
    filters = 32,
    kernel_size = 7,
    strides = 2
)
# 第二步：传入输入张量得到计算结果
conv_output = conv_layer(input_tensor)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmed mohamed