Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

Modul: tf

TensorFlow 1 versi Lihat sumber di GitHub

TensorFlow

 pip install tensorflow
 

Modul

modul audio : API Publik untuk namespace tf.audio.

modul autodiff : API Publik untuk namespace tf.autodiff.

modul autograph : Konversi Python biasa menjadi kode grafik TensorFlow.

modul bitwise : Operasi untuk memanipulasi representasi biner dari bilangan bulat.

modul compat : Fungsi kompatibilitas.

modul config : API Publik untuk namespace tf.config.

modul data : API tf.data.Dataset untuk pipeline input.

modul debugging : API Publik untuk namespace tf.debugging.

distribute modul: Pustaka untuk menjalankan komputasi di beberapa perangkat.

Modul dtypes : API Publik untuk namespace tf.dtypes.

modul errors : Jenis pengecualian untuk error TensorFlow.

modul estimator : Estimator: Alat tingkat tinggi untuk bekerja dengan model.

modul experimental : API Publik untuk namespace tf.experimental.

modul feature_column : API Publik untuk namespace tf.feature_column.

modul graph_util : Pembantu untuk memanipulasi grafik tensor dalam python.

modul image : Operasi gambar.

Modul initializers : serialisasi / deserialisasi Keras.

Modul io : API Publik untuk namespace tf.io.

modul keras : Penerapan API Keras yang dimaksudkan sebagai API tingkat tinggi untuk TensorFlow.

modul linalg : Operasi untuk aljabar linier.

Modul lite : API Publik untuk namespace tf.lite.

modul lookup : API Publik untuk namespace tf.lookup.

modul losses : Fungsi kerugian bawaan.

modul math : Operasi Matematika.

modul metrics : Metrik bawaan.

modul mixed_precision : API Publik untuk namespace tf.mixed_precision.

modul mlir : API Publik untuk namespace tf.mlir.

modul nest : API Publik untuk namespace tf.nest.

modul nn : Pembungkus untuk Operasi Neural Net (NN) primitif.

modul optimizers : Kelas pengoptimal bawaan.

modul profiler : API Publik untuk namespace tf.profiler.

modul quantization : API Publik untuk namespace tf.quantization.

modul queue : API Publik untuk namespace tf.queue.

modul ragged : Tensor ragged .

modul random : API Publik untuk namespace tf.random.

Modul raw_ops : API Publik untuk namespace tf.raw_ops.

Modul saved_model : API Publik untuk namespace tf.saved_model.

sets module: Operasi set Tensorflow.

modul signal : Operasi pemrosesan sinyal.

sparse modul: Jarang Tensor Representasi.

modul strings : Operasi untuk bekerja dengan Tensor string.

modul summary : Operasi untuk menulis data ringkasan, untuk digunakan dalam analisis dan visualisasi.

Modul sysconfig : Perpustakaan konfigurasi sistem.

modul test : Pengujian.

modul tpu : Operasi yang terkait dengan Tensor Processing Units.

train modul: Dukungan untuk model pelatihan.

modul version : API Publik untuk namespace tf.version.

modul xla : API Publik untuk namespace tf.xla.

Kelas

class AggregationMethod : Metode agregasi daftar kelas yang digunakan untuk menggabungkan gradien.

class CriticalSection : Bagian kritis.

class DType : Merepresentasikan jenis elemen dalam Tensor .

class DeviceSpec : Merepresentasikan spesifikasi (mungkin sebagian) untuk perangkat TensorFlow.

class GradientTape : Rekam operasi untuk diferensiasi otomatis.

class Graph : Perhitungan TensorFlow, direpresentasikan sebagai grafik dataflow.

class IndexedSlices : class IndexedSlices dari sekumpulan irisan tensor pada indeks tertentu.

class IndexedSlicesSpec : Jenis spesifikasi untuk tf.IndexedSlices .

class Module : Kelas modul jaringan saraf dasar.

class Operation : Merupakan node grafik yang melakukan komputasi pada tensor.

class OptionalSpec : Jenis spesifikasi untuk tf.experimental.Optional .

class RaggedTensor : Merupakan tensor compang-camping.

class RaggedTensorSpec : Jenis spesifikasi untuk tf.RaggedTensor .

class RegisterGradient : Dekorator untuk mendaftarkan fungsi gradien untuk tipe operasi.

class SparseTensor : Merupakan tensor class SparseTensor .

class SparseTensorSpec : Jenis spesifikasi untuk tf.sparse.SparseTensor .

class Tensor : Tensor adalah larik multidimensi elemen yang direpresentasikan oleh a

class TensorArray : Class yang membungkus array Tensor berukuran dinamis, per langkah waktu, tulis sekali.

class TensorArraySpec : Jenis spesifikasi untuk tf.TensorArray .

class TensorShape : Mewakili bentuk Tensor .

class TensorSpec : Menjelaskan tf.Tensor.

class TypeSpec : Menentukan jenis nilai TensorFlow.

class UnconnectedGradients : Mengontrol bagaimana komputasi gradien berperilaku ketika y tidak bergantung pada x.

class Variable : Lihat panduan variabel .

class VariableAggregation : Menunjukkan bagaimana variabel terdistribusi akan dikumpulkan.

class VariableSynchronization : Menunjukkan kapan variabel terdistribusi akan disinkronkan.

class constant_initializer : Penginisialisasi yang menghasilkan tensor dengan nilai konstan.

class name_scope : Manajer konteks untuk digunakan saat mendefinisikan op Python.

class ones_initializer : class ones_initializer yang menghasilkan tensor yang diinisialisasi ke 1.

class random_normal_initializer : class random_normal_initializer yang menghasilkan tensor dengan distribusi normal.

class random_uniform_initializer : class random_uniform_initializer yang menghasilkan tensor dengan distribusi seragam.

class zeros_initializer : class zeros_initializer yang menghasilkan tensor yang diinisialisasi ke 0.

Fungsi

Assert(...) : Menegaskan bahwa kondisi yang diberikan benar.

abs(...) : Menghitung nilai absolut tensor.

acos(...) : Menghitung acos dari x elemen-bijaksana.

acosh(...) : Menghitung invers kosinus hiperbolik x berdasarkan elemen.

add(...) : Mengembalikan x + y berdasarkan elemen.

add_n(...) : Menambahkan semua elemen tensor input.

argmax(...) : Mengembalikan indeks dengan nilai terbesar di seluruh sumbu tensor.

argmin(...) : Mengembalikan indeks dengan nilai terkecil di seluruh sumbu tensor.

argsort(...) : Menampilkan indeks tensor yang memberikan urutan terurut di sepanjang sumbu.

as_dtype(...) : Mengonversi type_value diberikan ke DType .

as_string(...) : Mengonversi setiap entri di tensor tertentu menjadi string.

asin(...) : Menghitung sinus invers trignometri dari x berdasarkan elemen.