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モジュール:tf

TensorFlow 1バージョン GitHubでソースを表示

TensorFlow

pip install tensorflow

モジュール

audioモジュール:tf.audio名前空間のパブリックAPI。

autodiffモジュール:tf.autodiff名前空間の公開API。

autographモジュール:プレーンPythonからTensorFlowグラフコードへの変換。

bitwiseモジュール:整数のバイナリ表現を操作するための操作。

compatモジュール:互換性関数。

configモジュール:tf.config名前空間のパブリックAPI。

dataモジュール:入力パイプライン用のtf.data.Dataset API。

debuggingモジュール:tf.debugging名前空間のパブリックAPI。

distributeモジュール:複数のデバイス間で計算を実行するためのライブラリ。

dtypesモジュール:tf.dtypes名前空間のパブリックAPI。

errorsモジュール:TensorFlowエラーの例外タイプ。

estimatorモジュール:Estimator:モデルを操作するための高レベルツール。

experimentalモジュール:tf.experimental名前空間のパブリックAPI。

feature_columnモジュール:tf.feature_column名前空間のパブリックAPI。

graph_utilモジュール:Pythonでテンソルグラフを操作するヘルパー。

imageモジュール:画像操作。

initializersモジュール:Kerasイニシャライザシリアライゼーション/デシリアライゼーション。

ioモジュール:tf.io名前空間のパブリックAPI。

kerasモジュール:Keras APIの実装は、TensorFlowの高レベルAPIになることを意図しています。

linalgモジュール:線形代数の演算。

liteモジュール:tf.lite名前空間のパブリックAPI。

lookupモジュール:tf.lookup名前空間のパブリックAPI。

lossesモジュール:組み込みの損失関数。

mathモジュール:数学演算。

metricsモジュール:組み込みメトリック。

mixed_precisionモジュール:tf.mixed_precision名前空間のパブリックAPI。

mlirモジュール:tf.mlir名前空間のパブリックAPI。

nestモジュール:tf.nest名前空間のパブリックAPI。

nnモジュール:プリミティブニューラルネット(NN)操作のラッパー。

optimizersモジュール:組み込みのオプティマイザクラス。

profilerモジュール:tf.profiler名前空間のパブリックAPI。

quantizationモジュール:tf.quantization名前空間のパブリックAPI。

queueモジュール:tf.queue名前空間のパブリックAPI。

raggedモジュール:Ragged Tensors。

randomモジュール:tf.random名前空間のパブリックAPI。

raw_opsモジュール:tf.raw_ops名前空間のパブリックAPI。

saved_modelモジュール:tf.saved_model名前空間のパブリックAPI。

setsモジュール:Tensorflowの集合演算。

signalモジュール:信号処理操作。

sparseモジュール:スパーステンソル表現。

stringsモジュール:文字列テンソルを操作するための操作。

summaryモジュール:分析および視覚化で使用するための要約データを書き込むための操作。

sysconfigモジュール:システム構成ライブラリ。

testモジュール:テスト。

tpuモジュール:Tensor処理ユニットに関連する操作。

trainモジュール:モデルのトレーニングのサポート。

versionモジュール:tf.version名前空間のパブリックAPI。

xlaモジュール:tf.xla名前空間のパブリックAPI。

クラス

class AggregationMethod :グラデーションを組み合わせるために使用される集計メソッドをリストするクラス。

class CriticalSection :クリティカルセクション。

class DTypeTensor要素のタイプをclass DTypeます。

class DeviceSpec :TensorFlowデバイスの(場合によっては部分的な)仕様を表します。

class GradientTape :自動微分のための操作を記録します。

class Graph :TensorFlow計算。データフローグラフとして表されます。

class IndexedSlices :指定されたインデックスでのテンソルスライスのセットの疎な表現。

class IndexedSlicesSpec :の型仕様tf.IndexedSlices

class Module :基本ニューラルネットワークモジュールクラス。

class Operation :テンソルの計算を実行するグ​​ラフノードを表します。

class OptionalSpectf.experimental.Optional型仕様。

class RaggedTensor :不規則なテンソルをclass RaggedTensorます。

class RaggedTensorSpec :の型仕様tf.RaggedTensor

class RegisterGradient :op型の勾配関数を登録するためのデコレーター。

class SparseTensor :スパーステンソルをclass SparseTensorます。

class SparseTensorSpec :の型仕様tf.sparse.SparseTensor

class Tensor :テンソルは、によって表される要素の多次元配列です

class TensorArray :動的サイズの、時間ステップごとの、ライトワンスのTensor配列をラップするクラス。

class TensorArraySpec :の型仕様tf.TensorArray

class TensorShapeTensorの形状をclass TensorShapeます。

class TensorSpecclass TensorSpec記述します。

class TypeSpec :TensorFlow値タイプを指定します。

class UnconnectedGradients :yがxに依存しない場合の勾配計算の動作を制御します。

class Variable変数ガイドを参照してください

class VariableAggregation :分散変数がどのように集計されるかを示します。

class VariableSynchronization :分散変数がいつ同期されるかを示します。

class constant_initializer :定数値を持つテンソルを生成する初期化子。

class name_scope :Python opを定義するときに使用するコンテキストマネージャ。

class ones_initializer :1に初期化されたテンソルを生成する初期化子。

class random_normal_initializer :正規分布のテンソルを生成する初期化子。

class random_uniform_initializer :均一な分布でテンソルを生成する初期化子。

class zeros_initializer :0に初期化されたテンソルを生成する初期化子。

関数

Assert(...) :指定された条件が真であることを表明します。

abs(...) :テンソルの絶対値を計算します。

acos(...) :要素ごとにxのacosを計算します。

acosh(...) :xの逆双曲線余弦を要素ごとに計算します。

add(...) :要素ごとにx + yを返します。

add_n(...) :すべての入力テンソルを要素ごとに追加します。

argmax(...) :テンソルの軸全体で最大値を持つインデックスを返します。

argmin(...) :テンソルの軸全体で最小値のインデックスを返します。

argsort(...) :軸に沿ってソートされた順序を与えるテンソルのインデックスを返します。

as_dtype(...) :指定type_valueれたDType type_valueに変換します。

as_string(...) :指定されたテンソルの各エントリを文字列に変換します。

asin(...) :xの三角関数の逆正弦を要素ごとに計算します。

asinh(...) :xの要素ごとに逆双曲線正弦を計算します。

assert_equal(...)x == yが要素ごとに保持されるという条件をアサートします。

assert_greater(...) :条件x > yが要素ごとに保持されることをアサートします。

assert_less(...)x < yが要素ごとに成立するという条件をassert_less(...)

assert_rank(...)アサートすることをx 、ランクを持っているに等しいrank

atan(...) :xの三角関数の逆正接を要素ごとに計算します。

atan2(...) :引数の符号を考慮して、要素ごとにy/x逆正接を計算します。

atanh(...) :xの逆双曲線正接を要素ごとに計算します。

batch_to_space(...) :T型のNDテンソルのBatchToSpace

bitcast(...) :データをコピーせずにテンソルをあるタイプから別のタイプにビットキャストします。

boolean_mask(...) :ブール値マスクをテンソルに適用します。

broadcast_dynamic_shape(...) :シンボリック形状を指定して、ブロードキャストの形状を計算します。

broadcast_static_shape(...) :既知の形状を指定して、ブロードキャストの形状を計算します。

broadcast_to(...) :互換性のある形状の配列をブロードキャストします。

case(...) :ケース操作を作成します。

cast(...) :テンソルを新しい型にキャストします。

clip_by_global_norm(...) :複数のテンソルの値をそれらのノルムの合計の比率でクリップします。

clip_by_norm(...) :テンソル値を最大L2ノルムにクリップします。

clip_by_value(...) :テンソル値を指定された最小値と最大値にクリップします。

complex(...) :2つの実数を複素数に変換します。

concat(...) :テンソルを1つの次元に沿って連結します。

cond(...)リターンtrue_fn()述語場合pred他の真であるfalse_fn()

constant(...) :テンソルのようなオブジェクトから定数テンソルを作成します。

control_dependencies(...) :デフォルトのグラフを使用するGraph.control_dependencies()ラッパー。

convert_to_tensor(...) :指定されたvalueTensor変換しvalue

cos(...) :xのcosを要素ごとに計算します。

cosh(...) :xの双曲線余弦を要素ごとに計算します。

cumsum(...)axis沿ったテンソルx累積合計を計算しaxis

custom_gradient(...) :カスタムグラデーションで関数を定義するデコレーター。

device(...) :このコンテキストで作成/実行されるopsのデバイスを指定します。

divide(...)x yよるPythonスタイルの除算を計算します。

dynamic_partition(...) :パーティションのインデックスを使用して、 datanum_partitionsテンソルにpartitionsます。

dynamic_stitch(...)dataテンソルの値を1つのテンソルにインターリーブします。

edit_distance(...) :シーケンス間のレーベンシュタイン距離を計算します。

eig(...) :行列のバッチの固有分解を計算します。

eigvals(...) :1つ以上の行列の固有値を計算します。

einsum(...) :指定されたインデックスと外積に対するテンソルの収縮。

ensure_shape(...) :テンソルの形状を更新し、実行時に形状が保持することを確認します。

equal(...) :(x == y)の真理値を要素ごとに返します。

execution_eagerly executing_eagerly(...) :現在のスレッドで熱心な実行が有効になっているかどうかを確認します。

exp(...) :要素ごとにxの指数を計算します。 \(y = e^x\)。

expand_dims(...) :インデックスaxis長さ1の軸が挿入されたテンソルを返します。

extract_volume_patches(...)inputからpatchesを抽出し、「深さ」出力ディメンションに配置します。 extract_image_patches 3D拡張。

eye(...) :単位行列または行列のバッチを作成します。

fill(...) :スカラー値で満たされたテンソルを作成します。

fingerprint(...) :フィンガープリント値を生成します。

floor(...) :x以下の要素ごとの最大整数を返します。

foldl(...) :次元0のelemsからアンパックされたテンソルのリストのelems (非推奨の引数値)

foldr(...) :次元0のelemsからアンパックされたテンソルのリストのfoldr(非推奨の引数値)

function(...) :関数を呼び出し可能なTensorFlowグラフにコンパイルします。

Gather gather(...) :インデックスに従ってparams軸axisからスライスを収集します。

gather_nd(...)paramsからスライスを収集して、 indices指定された形状のTensorに入れindices

get_logger(...) :TFロガーインスタンスを返します。

get_static_value(...) :効率的に計算できる場合、指定されたテンソルの定数値を返します。

grad_pass_through(...) :fで提供される転送動作を使用して、grad-pass-through opを作成します。

gradients(...)xs ys wrt xの合計のシンボリック導関数を作成します。

greater(...) :(x> y)の真理値を要素ごとに返します。

greater_equal(...) :(x> = y)の真理値を要素ごとに返します。

group(...) :複数の操作をグループ化する操作を作成します。

guarantee_const(...) :入力テンソルが定数であることをTFランタイムに保証します。

hessians(...)xs xに関するysの和のヘッシアンを構築します。

histogram_fixed_width(...) :値のヒストグラムを返します。

histogram_fixed_width_bins(...)histogram_fixed_width_bins(...)で使用するために指定された値をビニングします。

identity(...) :入力と同じ形状と内容のTensorを返します。

identity_n(...) :入力と同じ形状と内容を持つテンソルのリストを返します

import_graph_def(...)graph_defから現在のデフォルトのGraphインポートします。 (廃止された引数)

init_scope(...) :制御フロースコープおよび関数作成グラフからopsを持ち上げるコンテキストマネージャー。

is_tensor(...)xが、多くのTF操作に渡すことができるTFネイティブ型であるかどうかをチェックします。

less(...) :(x <y)の真理値を要素ごとに返します。

less_equal(...) :(x <= y)の真理値を要素ごとに返します。

linspace(...) :指定された軸に沿った間隔で等間隔​​の値を生成します。

load_library(...) :TensorFlowプラグインをロードします。

load_op_library(...) :カスタムオペレーションとカーネルを含むTensorFlowプラグインをロードします。

logical_and(...) :論理AND関数。

logical_not(...)NOT x真理値を要素ごとに返します。

logical_or(...) :要素ごとにx OR yの真理値を返します。

make_ndarray(...) :テンソルから派手なndarrayを作成します。

make_tensor_proto(...) :TensorProtoを作成します。

map_fn(...)トランスフォームelems適用することにより、 fn軸0上にアンスタックの各要素に(非推奨の引数)

matmul(...) :行列aを行列bで乗算しa * b生成aます。

matrix_square_root(...) :1つ以上の正方行列の行列平方根を計算しmatrix_square_root(...)

maximum(...) :xとyの最大値(つまり、x> y?x:y)を要素ごとに返します。

meshgrid(...) :NDグリッドで評価するためのパラメーターをブロードキャストします。

minimum(...) :xとyのminimum(...)つまり、x <y?x:y)を要素ごとに返します。

multiply(...) :要素ごとのx * yを返します。

negative(...) :数値の負の値を要素ごとに計算します。

no_gradient(...) :タイプop_typeが区別できないことを指定します。

no_op(...) :何もしません。コントロールエッジのプレースホルダーとしてのみ役立ちます。

nondifferentiable_batch_function(...) :デコレートされた関数によって実行される計算をバッチ処理します。

norm(...) :ベクトル、行列、テンソルのノルムを計算します。

not_equal(...) :(x!= y)の真理値を要素ごとに返します。

numpy_function(...) :Python関数をラップし、それをTensorFlow演算として使用します。

one_hot(...) :ワンホットテンソルを返します。

ones(...) :すべての要素が1に設定されたテンソルを作成します。

ones_like(...) :入力と同じ形状を持つすべての1のテンソルを作成します。

pad(...) :テンソルをpad(...)

parallel_stack(...) :ランクRテンソルのリストを1つのランク(R+1)テンソルに並列にスタックします。

pow(...) :ある値から別の値への累乗を計算します。

print(...) : Print the specified inputs.

py_function(...) : Wraps a python function into a TensorFlow op that executes it eagerly.

range(...) : Creates a sequence of numbers.

rank(...) : Returns the rank of a tensor.

realdiv(...) : Returns x / y element-wise for real types.

recompute_grad(...) : An eager-compatible version of recompute_grad.

reduce_all(...) : Computes the "logical and" of elements across dimensions of a tensor.

reduce_any(...) : Computes the "logical or" of elements across dimensions of a tensor.

reduce_logsumexp(...) : Computes log(sum(exp(elements across dimensions of a tensor))).

reduce_max(...) : Computes the maximum of elements across dimensions of a tensor.

reduce_mean(...) : Computes the mean of elements across dimensions of a tensor.

reduce_min(...) : Computes the minimum of elements across dimensions of a tensor.

reduce_prod(...) : Computes the product of elements across dimensions of a tensor.

reduce_sum(...) : Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.

register_tensor_conversion_function(...) : Registers a function for converting objects of base_type to Tensor .

repeat(...) : Repeat elements of input .

required_space_to_batch_paddings(...) : Calculate padding required to make block_shape divide input_shape.

reshape(...) : Reshapes a tensor.

reverse(...) : Reverses specific dimensions of a tensor.

reverse_sequence(...) : Reverses variable length slices.

roll(...) : Rolls the elements of a tensor along an axis.

round(...) : Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.

saturate_cast(...) : Performs a safe saturating cast of value to dtype .

scalar_mul(...) : Multiplies a scalar times a Tensor or IndexedSlices object.

scan(...) : scan on the list of tensors unpacked from elems on dimension 0. (deprecated argument values)

scatter_nd(...) : Scatter updates into a new tensor according to indices .

searchsorted(...) : Searches input tensor for values on the innermost dimension.

sequence_mask(...) : Returns a mask tensor representing the first N positions of each cell.

shape(...) : Returns the shape of a tensor.

shape_n(...) : Returns shape of tensors.

sigmoid(...) : Computes sigmoid of x element-wise.

sign(...) : Returns an element-wise indication of the sign of a number.

sin(...) : Computes sine of x element-wise.

sinh(...) : Computes hyperbolic sine of x element-wise.

size(...) : Returns the size of a tensor.

slice(...) : Extracts a slice from a tensor.

sort(...) : Sorts a tensor.

space_to_batch(...) : SpaceToBatch for ND tensors of type T.

space_to_batch_nd(...) : SpaceToBatch for ND tensors of type T.

split(...) : Splits a tensor value into a list of sub tensors.

sqrt(...) : Computes element-wise square root of the input tensor.

square(...) : Computes square of x element-wise.

squeeze(...) : Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.

stack(...) : Stacks a list of rank- R tensors into one rank- (R+1) tensor.

stop_gradient(...) : Stops gradient computation.

strided_slice(...) : Extracts a strided slice of a tensor (generalized Python array indexing).

subtract(...) : Returns x - y element-wise.

switch_case(...) : Create a switch/case operation, ie an integer-indexed conditional.

tan(...) : Computes tan of x element-wise.

tanh(...) : Computes hyperbolic tangent of x element-wise.

tensor_scatter_nd_add(...) : Adds sparse updates to an existing tensor according to indices .

tensor_scatter_nd_max(...)

tensor_scatter_nd_min(...)

tensor_scatter_nd_sub(...) : Subtracts sparse updates from an existing tensor according to indices .

tensor_scatter_nd_update(...) : Scatter updates into an existing tensor according to indices .

tensordot(...) : Tensor contraction of a and b along specified axes and outer product.

tile(...) : Constructs a tensor by tiling a given tensor.

timestamp(...) : Provides the time since epoch in seconds.

transpose(...) : Transposes a , where a is a Tensor.

truediv(...) : Divides x / y elementwise (using Python 3 division operator semantics).

truncatediv(...) : Returns x / y element-wise for integer types.

truncatemod(...) : Returns element-wise remainder of division. This emulates C semantics in that

tuple(...) : Group tensors together.

type_spec_from_value(...) : Returns a tf.TypeSpec that represents the given value .

unique(...) : Finds unique elements in a 1-D tensor.

unique_with_counts(...) : Finds unique elements in a 1-D tensor.

unravel_index(...) : Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.

unstack(...) : Unpacks the given dimension of a rank- R tensor into rank- (R-1) tensors.

variable_creator_scope(...) : Scope which defines a variable creation function to be used by variable().

vectorized_map(...) : Parallel map on the list of tensors unpacked from elems on dimension 0.

where(...) : Return the elements where condition is True (multiplexing x and y ).

while_loop(...) : Repeat body while the condition cond is true. (deprecated argument values)

zeros(...) : Creates a tensor with all elements set to zero.

zeros_like(...) : Creates a tensor with all elements set to zero.

Other Members

  • __version__ = '2.3.0'
  • bfloat16
  • bool
  • complex128
  • complex64
  • double
  • float16
  • float32
  • float64
  • half
  • int16
  • int32
  • int64
  • int8
  • newaxis = None
  • qint16
  • qint32
  • qint8
  • quint16
  • quint8
  • resource
  • string
  • uint16
  • uint32
  • uint64
  • uint8
  • variant