tensorflow>=1.4で動く3D CNN(tf.contrib 使用)のTF2.Xでの動作

初めまして。Python全般にはそれなりに詳しいですが、tensorflowについては素人の者です。 現在、tensorflow>=1.4.0 で動作可能な古い3D CNNの定義関数(tf.contrib使用)を TF2.Xで動作可能にするべく改訂を行っております。 基本的には、プログラムの最初に import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() を挿入して、TF1互換モードで動かしてしまう算段です。 しかし、TF2.Xにて廃止（参照不可能）になった tf.contrib.layers.conv3d が 使われているため、contribを使わない 3D CNN 定義に改変する必要があります。 恐らくは tf.layers.conv3d または tf.keras.layers.Conv3D で代替するのだと思いますが、 私には分かりません。ぜひ、ご教授していただける方を募集いたします。 ## 元のプログラム # Note: this model was originally trained with conv3d layers initialized with # TruncatedNormalInitializedVariable with stddev = 0.01. def _predict_object_mask_org(net, depth=9): """Computes single-object mask prediction.""" conv = tf.contrib.layers.conv3d with tf.contrib.framework.arg_scope([conv], num_outputs=32, kernel_size=(3, 3, 3), padding='SAME'): net = conv(net, scope='conv0_a') net = conv(net, scope='conv0_b', activation_fn=None) for i in range(1, depth): with tf.name_scope('residual%d' % i): in_net = net net = tf.nn.relu(net) net = conv(net, scope='conv%d_a' % i) net = conv(net, scope='conv%d_b' % i, activation_fn=None) net += in_net net = tf.nn.relu(net) logits = conv(net, 1, (1, 1, 1), activation_fn=None, scope='conv_lom') return logits ## https://stackoverflow.com/questions/45226950/what-does-arg-scope-actually-do を参考にcontrib.framework.arg_scopeを消去することには成功しました（動作します）。 しかし、3D CNNの定義にあたる tf.contrib.layers.conv3d は残ったままです。