Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation.
Switch to English

Module: tf.compat.v1

Tensorflow 1 Version Voir la source sur GitHub

Apportez toutes l'interface tensorflow publique dans ce module.

Modules

app Module: script point d'entrée générique.

audio Module: API publique pour tf.audio espace de noms.

autograph Module: Conversion de Python ordinaire dans le code graphique tensorflow.

bitwise Module: Opérations pour manipuler les représentations binaires des nombres entiers.

compat le module: fonctions de compatibilité.

config Module: API publique pour espace de noms tf.config.

data dans le module: tf.data.Dataset API pour des canalisations d'entrée.

debugging Module: API publique pour espace de noms tf.debugging.

distribute le module: bibliothèque pour exécuter un calcul sur plusieurs périphériques.

distributions Module: Module de base pour les objets de distribution tensorflow et des aides.

dtypes Module: API publique pour espace de noms tf.dtypes.

errors module: types d'exception pour les erreurs tensorflow.

estimator Module: estimateur: outils de haut niveau pour travailler avec des modèles.

experimental Module: API publique pour l' espace de noms tf.experimental.

feature_column Module: API publique pour espace de noms tf.feature_column.

flags module: routeur importation pour absl.flags. voir https://github.com/abseil/abseil-py

gfile Module: routeur pour l' importation file_io.

graph_util le module: aides pour manipuler un graphique tenseur en python.

l' image Module: ops d'image.

initializers Module: API publique pour espace de noms tf.initializers.

io Module: API publique pour tf.io espace de noms.

keras Module: Mise en œuvre de l'API Keras censé être une API de haut niveau pour tensorflow.

layers Module: API publique pour espace de noms tf.layers.

linalg Module: Opérations pour l' algèbre linéaire.

lite Module: API publique pour l' espace de noms tf.lite.

logging Module: Opérations forestières et sommaires.

lookup Module: API publique pour tf.lookup espace de noms.

losses module: opérations de perte pour une utilisation dans les réseaux de neurones.

manip module: Les opérateurs de manipulation de tenseurs.

math Module: Opérations mathématiques.

metrics du module: mesures connexes-évaluation.

mixed_precision Module: API publique pour espace de noms tf.mixed_precision.

mlir Module: API publique pour tf.mlir espace de noms.

nest Module: API public pour l' espace de noms tf.nest.

nn Module: Enrubanneuse pour primitive réseau neuronal (NN) des opérations.

profiler Module: API publique pour espace de noms tf.profiler.

python_io Module: fonctions Python pour manipuler directement les fichiers au format TFRecord.

quantization Module: API publique pour espace de noms tf.quantization.

queue d' queue Module: API publique pour tf.queue espace de noms.

ragged Module: Ragged tenseurs.

random Module: API publique pour espace de noms tf.random.

raw_ops Module: API publique pour tf.raw_ops espace de noms.

resource_loader Module: bibliothèque de gestion des ressources.

saved_model Module: API publique pour espace de noms tf.saved_model.

sets Module: tensorflow réglé opérations.

le signal dans le module: les opérations de traitement du signal.

sparse le module: Sparse Tensor représentation.

spectral Module: API publique pour l' espace de noms tf.spectral.

strings module: Opérations pour travailler avec tenseurs à cordes.

summary Module: Opérations pour l' écriture des données de synthèse, pour une utilisation dans l' analyse et la visualisation.

sysconfig le module: bibliothèque de configuration du système.

test Module: Test.

tpu Module: Ops liés à Tensor unités de traitement.

train Module: Prise en charge des modèles de formation.

user_ops Module: API publique pour espace de noms tf.user_ops.

version Module: API publique pour espace de noms tf.version.

xla Module: API publique pour tf.xla espace de noms.

Des classes

class AggregationMethod : Une des méthodes d'agrégation liste classe utilisées pour combiner les gradients.

class AttrValue : A ProtocolMessage

class ConditionalAccumulator : Un accumulateur conditionnel pour l' agrégation des gradients.

class ConditionalAccumulatorBase : Un accumulateur conditionnel pour l' agrégation des gradients.

class ConfigProto : A ProtocolMessage

class CriticalSection : Section critique.

class DType : Représente le type des éléments d'un Tensor .

class DeviceSpec : représente une spécification (éventuellement partielle) pour un dispositif de tensorflow.

class Dimension : Représente la valeur d'une dimension dans un TensorShape.

class Event de l' class Event : A ProtocolMessage

class FIFOQueue : Une mise en oeuvre des files d'attente que les éléments de dequeues en premier dans l' ordre premier sorti.

class FixedLenFeature : Configuration pour l' analyse d' une caractéristique d'entrée de longueur fixe.

class FixedLenSequenceFeature : Configuration pour l' analyse d' une caractéristique d'entrée à longueur variable en un Tensor .

class FixedLengthRecordReader : A Reader sorties des enregistrements de longueur fixe à partir d' un fichier.

class GPUOptions : A ProtocolMessage

class GradientTape : opérations record pour la différenciation automatique.

class Graph : Un calcul tensorflow, représenté sous la forme d' un diagramme de flux de données.

class GraphDef : A ProtocolMessage

class GraphKeys : noms standard à utiliser pour les collections de graphique.

class GraphOptions : A ProtocolMessage

class HistogramProto : A ProtocolMessage

class IdentityReader : Un lecteur qui affiche le travail mis en attente à la fois la clé et la valeur.

class IndexedSlices : Une représentation parcimonieuse d'un ensemble de tranches de tenseur à des indices donnés.

class IndexedSlicesSpec : Spécification de type pour un tf.IndexedSlices .

class InteractiveSession : Une tensorflow Session pour une utilisation dans des contextes interactifs, comme une coquille.

class LMDBReader : Un lecteur qui affiche les enregistrements d'un fichier de LMDB.

class LogMessage : A ProtocolMessage

class MetaGraphDef : A ProtocolMessage

class Module : classe de module de réseau neuronal de base.

class NameAttrList : A ProtocolMessage

class NodeDef : A ProtocolMessage

class OpError : Une erreur générique qui est déclenché lorsque l' exécution tensorflow échoue.

class Operation : représente un noeud d' un graphe qui effectue le calcul sur tenseurs.

class OptimizerOptions : A ProtocolMessage

class OptionalSpec : Spécification de type pour tf.experimental.Optional .

class PaddingFIFOQueue : A FIFOQueue que des supports de taille variable Batching tenseurs par rembourrage.

class PriorityQueue : Une mise en oeuvre des files d'attente que les éléments de dequeues en ordre de priorité.