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模塊:TF

TensorFlow 1版本 在GitHub上查看源代碼

TensorFlow

pip install tensorflow

模組

audio模塊:tf.audio命名空間的公共API。

autodiff模塊:tf.autodiff名稱空間的公共API。

autograph模塊:將普通Python轉換為TensorFlow圖形代碼。

bitwise模塊:用於操作整數的二進製表示的操作。

compat模塊:兼容性功能。

config模塊:tf.config名稱空間的公共API。

data模塊: tf.data.Dataset API,用於輸入管道。

debugging模塊:tf.debugging名稱空間的公共API。

distribute模塊:用於在多個設備上運行計算的庫。

dtypes模塊:tf.dtypes名稱空間的公共API。

errors模塊:TensorFlow錯誤的異常類型。

estimator模塊:估計器:用於處理模型的高級工具。

experimental模塊:tf.experimental名稱空間的公共API。

feature_column模塊:tf.feature_column命名空間的公共API。

graph_util模塊:幫助程序在python中處理張量圖。

image模塊:圖像操作。

initializers模塊:Keras初始化程序序列化/反序列化。

io模塊:tf.io名稱空間的公共API。

keras模塊:Keras API的實現旨在成為TensorFlow的高級API。

linalg模塊:線性代數的運算。

lite模塊:tf.lite命名空間的公共API。

lookup模塊:tf.lookup名稱空間的公共API。

losses模塊:內置損失功能。

math模塊:數學運算。

metrics模塊:內置指標。

mixed_precision模塊:tf.mixed_precision命名空間的公共API。

mlir模塊:tf.mlir名稱空間的公共API。

nest模塊:tf.nest名稱空間的公共API。

nn模塊:用於原始神經網絡(NN)操作的包裝程序。

optimizers模塊:內置優化器類。

profiler模塊:tf.profiler命名空間的公共API。

quantization模塊:tf.quantization命名空間的公共API。

queue模塊:tf.queue命名空間的公共API。

ragged module的模塊:衣衫agged的張量。

random模塊:tf.random名稱空間的公共API。

raw_ops模塊:tf.raw_ops命名空間的公共API。

saved_model模塊:tf.saved_model命名空間的公共API。

sets模塊:Tensorflow設置操作。

signal模塊:信號處理操作。

sparse模塊:稀疏張量表示。

strings模塊:使用字符串張量的操作。

summary模塊:用於編寫摘要數據的操作,用於分析和可視化。

sysconfig模塊:系統配置庫。

test模塊:測試。

tpu模塊:與張量處理單元有關的操作。

train模塊:支持訓練模型。

version模塊:tf.version名稱空間的公共API。

xla模塊:tf.xla命名空間的公共API。

班級

class AggregationMethod :列出用於組合漸變的聚合方法的類。

class CriticalSection :關鍵部分。

class DType :表示Tensor元素的類型。

class DeviceSpec :表示TensorFlow設備的(可能是部分)規範。

class GradientTape :記錄用於自動區分的操作。

class Graph :TensorFlow計算,表示為數據流圖。

class IndexedSlices :在給定索引處一組張量切片的稀疏表示。

class IndexedSlicesSpec :對於型號規格tf.IndexedSlices

class Module :基本神經網絡模塊類。

class Operation :表示在張量上執行計算的圖節點。

class OptionalSpectf.experimental.Optional類型規範。

class RaggedTensor :表示class RaggedTensor張量。

class RaggedTensorSpec :對於型號規格tf.RaggedTensor

class RegisterGradient :一個裝飾器,用於為op類型註冊漸變函數。

class SparseTensor :表示稀疏張量。

class SparseTensorSpec :對於型號規格tf.sparse.SparseTensor

class Tensor :張量是由a表示的元素的多維數組

class TensorArray :包裝動態大小的,按時間class TensorArray的一次寫入Tensor數組的類。

class TensorArraySpec :對於型號規格tf.TensorArray

class TensorShape :表示Tensor的形狀。

class TensorSpec :描述tf.Tensor。

class TypeSpec :指定TensorFlow值類型。

class UnconnectedGradients :控制當y不依賴於x時梯度計算的行為。

class Variable :請參見變量指南

class VariableAggregation :指示將如何聚合分佈式變量。

class VariableSynchronization :指示何時將同步分佈式變量。

class constant_initializer :生成具有常數值的張量的初始化器。

class name_scope :定義Python op時使用的上下文管理器。

class ones_initializer :生成張量初始化為1的初始化程序。

class random_normal_initializer :生成具有正態分佈張量的初始化程序。