Модуль: tf

TensorFlow

pip install tensorflow

Модули

audio модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.audio

autodiff модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.autodiff

autograph модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.autograph

bitwise модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.bitwise

compat модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.compat

config модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.config

data модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.data

debugging модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.debugging

distribute модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.distribute

dtypes модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.dtypes

errors модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.errors

experimental модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.experimental

feature_column модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.feature_column

graph_util модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.graph_util

image модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.image

io модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.io

keras модуль: НЕ РЕДАКТИРОВАТЬ.

linalg модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.linalg

lite модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.lite

lookup модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.lookup

math модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.math

mlir модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.mlir

nest модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.nest

nn модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.nn

profiler модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.profiler

quantization модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.quantization

queue модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.queue

ragged модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.ragged

random модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.random

raw_ops модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.raw_ops

saved_model модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.saved_model

sets модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.sets

signal модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.signal

sparse модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.sparse

strings модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.strings

summary модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.summary

sysconfig модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.sysconfig

test модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.test

tpu модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.tpu

train модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.train

types модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.types

version модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.version

xla модуль: публичный API пространства имён tf._api.v2.xla

Классы

class AggregationMethod: Класс со списком методов агрегирования, используемых для объединения градиентов.

class CriticalSection: Критическая секция.

class DType: Представляет тип элементов в Tensor.

class DeviceSpec: Представляет (возможно, неполную) спецификацию устройства TensorFlow.

class GradientTape: Записывает операции для автоматического дифференцирования.

class Graph: Вычисление TensorFlow, представленное в виде графа потока данных.

class IndexedSlices: Разреженное представление набора срезов тензора с заданными индексами.

class IndexedSlicesSpec: Спецификация типа для tf.IndexedSlices.

class Module: Базовый класс модуля нейронной сети.

class Operation: Представляет узел графа, выполняющий вычисления над тензорами.

class OptionalSpec: Спецификация типа для tf.experimental.Optional.

class RaggedTensor: Представляет ragged-тензор.

class RaggedTensorSpec: Спецификация типа для tf.RaggedTensor.

class RegisterGradient: Декоратор для регистрации функции градиента для типа операции.

class SparseTensor: Представляет разреженный тензор.

class SparseTensorSpec: Спецификация типа для tf.sparse.SparseTensor.

class Tensor: tf.Tensor представляет многомерный массив элементов.

class TensorArray: Класс-обёртка для массивов Tensor с динамическим размером и отдельными элементами для каждого временного шага.

class TensorArraySpec: Спецификация типа для tf.TensorArray.

class TensorShape: Представляет форму Tensor.

class TensorSpec: Описывает тип tf.Tensor.

class TypeSpec: Задаёт тип значения TensorFlow.

class UnconnectedGradients: Управляет поведением вычисления градиента, когда y не зависит от x.

class Variable: См. руководство по переменным.

class VariableAggregation: Указывает, как будет агрегироваться распределённая переменная.

class VariableSynchronization: Указывает, когда будет синхронизироваться распределённая переменная.

class constant_initializer: Инициализатор, создающий тензоры с постоянными значениями.

class name_scope: Менеджер контекста для использования при определении операции Python.

class ones_initializer: Инициализатор, создающий тензоры, заполненные единицами.

class random_normal_initializer: Инициализатор, создающий тензоры с нормальным распределением.

class random_uniform_initializer: Инициализатор, создающий тензоры с равномерным распределением.

class zeros_initializer: Инициализатор, создающий тензоры, заполненные нулями.

Функции

Assert(...): Проверяет, что заданное условие истинно.

abs(...): Вычисляет абсолютное значение тензора.

acos(...): Поэлементно вычисляет acos от x.

acosh(...): Поэлементно вычисляет обратный гиперболический косинус от x.

add(...): Поэлементно возвращает x + y.

add_n(...): Возвращает поэлементную сумму списка тензоров.

approx_top_k(...): Приближённо возвращает минимальные/максимальные k значений входного операнда и их индексы.

argmax(...): Возвращает индекс наибольшего значения по осям тензора.

argmin(...): Возвращает индекс наименьшего значения по осям тензора.

argsort(...): Возвращает индексы тензора, задающие порядок его сортировки вдоль оси.

as_dtype(...): Преобразует заданный type_value в tf.DType.

as_string(...): Преобразует каждую запись заданного тензора в строку.

asin(...): Поэлементно вычисляет арксинус x.

asinh(...): Поэлементно вычисляет обратный гиперболический синус x.

assert_equal(...): Проверяет, что условие x == y выполняется для каждого элемента.

assert_greater(...): Проверяет, что условие x > y выполняется для каждого элемента.

assert_less(...): Проверяет, что условие x < y выполняется для каждого элемента.

assert_rank(...): Проверяет, что ранг x равен rank.

atan(...): Поэлементно вычисляет арктангенс x.

atan2(...): Поэлементно вычисляет арктангенс y/x с учётом знаков аргументов.

atanh(...): Поэлементно вычисляет обратный гиперболический тангенс x.

batch_to_space(...): BatchToSpace для N-мерных тензоров типа T.

bitcast(...): Меняет тип тензора, не копируя данные.

boolean_mask(...): Применяет булеву маску к тензору.

broadcast_dynamic_shape(...): Вычисляет форму результата broadcasting по символьным формам.

broadcast_static_shape(...): Вычисляет форму результата broadcasting по известным формам.

broadcast_to(...): Выполняет broadcasting массива до совместимой формы.

case(...): Создаёт операцию case.

cast(...): Преобразует тензор в новый тип.

clip_by_global_norm(...): Ограничивает значения нескольких тензоров, используя отношение суммы их норм.

clip_by_norm(...): Ограничивает значения тензора заданной максимальной L2-нормой.

clip_by_value(...): Ограничивает значения тензора заданными минимумом и максимумом.

complex(...): Преобразует два действительных числа в комплексное число.

concat(...): Объединяет тензоры вдоль одного измерения.

cond(...): Возвращает true_fn(), если предикат pred истинен, иначе возвращает false_fn().

constant(...): Создаёт тензор-константу из объекта, подобного тензору.

control_dependencies(...): Обёртка для Graph.control_dependencies(), использующая граф по умолчанию.

conv(...): Вычисляет N-мерную свёртку для тензоров input размерности (N+1+batch_dims) и filter размерности (N+2).

conv2d_backprop_filter_v2(...): Вычисляет градиенты свёртки по фильтру.

conv2d_backprop_input_v2(...): Вычисляет градиенты свёртки по входным данным.

convert_to_tensor(...): Преобразует заданный value в Tensor.

cos(...): Поэлементно вычисляет cos от x.

cosh(...): Поэлементно вычисляет гиперболический косинус x.

cumsum(...): Вычисляет кумулятивную сумму тензора x вдоль axis.

custom_gradient(...): Декоратор для определения функции с пользовательским градиентом.

device(...): Указывает устройство для операций, создаваемых/выполняемых в этом контексте.

divide(...): Выполняет деление x на y в стиле Python.

dynamic_partition(...): Разбивает data на num_partitions тензоров, используя индексы из partitions.

dynamic_stitch(...): Объединяет значения тензоров data в один тензор.

edit_distance(...): Вычисляет расстояние Левенштейна между последовательностями.

eig(...): Вычисляет собственное разложение набора матриц.

eigvals(...): Вычисляет собственные значения одной или нескольких матриц.

einsum(...): Свёртка тензоров по заданным индексам и внешнее произведение.

ensure_shape(...): Обновляет форму тензора и во время выполнения проверяет её соответствие.

equal(...): Поэлементно возвращает значение истинности выражения (x == y).

executing_eagerly(...): Проверяет, включено ли eager-выполнение в текущем потоке.

exp(...): Поэлементно вычисляет экспоненту x. \(y = e^x\).

expand_dims(...): Возвращает тензор с осью длины 1, вставленной в позицию axis.

extract_volume_patches(...): Извлекает patches из input и помещает их в выходное измерение "depth". Трёхмерное расширение extract_image_patches.

eye(...): Создаёт единичную матрицу или пакет матриц.

fftnd(...): N-мерное быстрое преобразование Фурье.

fill(...): Создаёт тензор, заполненный скалярным значением.

fingerprint(...): Генерирует значения отпечатков.

floor(...): Поэлементно возвращает наибольшее целое число, не превосходящее x.

foldl(...): Применяет foldl к списку тензоров, распакованных из elems по измерению 0. (устаревшие значения аргументов)

foldr(...): Применяет foldr к списку тензоров, распакованных из elems по измерению 0. (устаревшие значения аргументов)

function(...): Компилирует функцию в вызываемый граф TensorFlow. (устаревшие аргументы) (устаревшие аргументы) (устаревшие аргументы)

gather(...): Извлекает срезы из оси axis объекта params согласно индексам. (устаревшие аргументы)

gather_nd(...): Извлекает срезы из params в тензор с формой, заданной indices.

get_current_name_scope(...): Возвращает текущую полную область имён, заданную объектами tf.name_scope(...).

get_logger(...): Возвращает экземпляр регистратора TF.

get_static_value(...): Возвращает постоянное значение заданного тензора, если его можно эффективно вычислить.

grad_pass_through(...): Создаёт операцию передачи градиента с прямым поведением, заданным в f.

gradients(...): Строит символьные производные суммы ys по x в xs.

greater(...): Поэлементно возвращает значение истинности выражения (x > y).

greater_equal(...): Поэлементно возвращает значение истинности выражения (x >= y).

group(...): Создаёт операцию, группирующую несколько операций.

guarantee_const(...): Гарантирует среде выполнения TF, что входной тензор является константой. (устарело)

hessians(...): Строит матрицу Гессе суммы ys по x в xs.

histogram_fixed_width(...): Возвращает гистограмму значений.

histogram_fixed_width_bins(...): Распределяет заданные значения по интервалам для построения гистограммы.

identity(...): Возвращает тензор с той же формой и содержимым, что и входной.

identity_n(...): Возвращает список тензоров с формами и содержимым, совпадающими с входными.

ifftnd(...): N-мерное обратное быстрое преобразование Фурье.

import_graph_def(...): Импортирует граф из graph_def в текущий граф Graph по умолчанию. (устаревшие аргументы)

init_scope(...): Менеджер контекста, перемещающий операции за пределы областей управления потоком и графов построения функций.

inside_function(...): Указывает, выполняется ли код вызывающей стороны внутри tf.function.

irfftnd(...): N-мерное обратное быстрое преобразование Фурье для действительных чисел.

is_symbolic_tensor(...): Проверяет, является ли tensor символьным тензором.

is_tensor(...): Проверяет, является ли x встроенным типом TF, который можно передавать во многие операции TF.

less(...): Поэлементно возвращает значение истинности выражения (x < y).

less_equal(...): Поэлементно возвращает значение истинности выражения (x <= y).

linspace(...): Генерирует равномерно распределённые значения в интервале вдоль заданной оси.

load_library(...): Загружает плагин TensorFlow.

load_op_library(...): Загружает плагин TensorFlow, содержащий пользовательские операции и ядра.

logical_and(...): Поэлементно возвращает значение истинности выражения x И y.

logical_not(...): Поэлементно возвращает значение истинности выражения НЕ NOT x.

logical_or(...): Поэлементно возвращает значение истинности выражения x ИЛИ y.

make_ndarray(...): Создаёт массив numpy ndarray из тензора.

make_tensor_proto(...): Создаёт TensorProto.

map_fn(...): Преобразует elems, применяя fn к каждому элементу, распакованному по оси 0. (устаревшие аргументы)

matmul(...): Умножает матрицу a на матрицу b, получая a * b.

matrix_square_root(...): Вычисляет квадратный корень одной или нескольких квадратных матриц:

maximum(...): Поэлементно возвращает максимум x и y (то есть x > y ? x : y).

meshgrid(...): Выполняет broadcasting параметров для вычислений на N-мерной сетке.

minimum(...): Поэлементно возвращает минимум x и y (то есть x < y ? x : y).

multiply(...): Поэлементно возвращает x * y.

negative(...): Поэлементно вычисляет противоположное числовое значение.

no_gradient(...): Указывает, что для операций типа op_type не вычисляются градиенты.

no_op(...): Ничего не делает. Полезна только как заполнитель для управляющих рёбер.

nondifferentiable_batch_function(...): Объединяет в пакет вычисления, выполняемые декорированной функцией.

norm(...): Вычисляет норму векторов, матриц и тензоров.

not_equal(...): Поэлементно возвращает значение истинности выражения (x != y).

numpy_function(...): Оборачивает функцию Python и использует её как операцию TensorFlow.

one_hot(...): Возвращает one-hot тензор.

ones(...): Создаёт тензор, все элементы которого равны единице (1).

ones_like(...): Создаёт тензор из единиц той же формы, что и входной.

pad(...): Дополняет тензор.

parallel_stack(...): Параллельно объединяет список тензоров ранга R в один тензор ранга (R+1).

pow(...): Возводит одно значение в степень другого.

print(...): Выводит указанные входные данные.

py_function(...): Оборачивает функцию Python в операцию TensorFlow, выполняющую её в режиме eager.

ragged_fill_empty_rows(...)

ragged_fill_empty_rows_grad(...)

random_index_shuffle(...): Возвращает позицию value в перестановке [0, ..., max_index].

range(...): Создаёт последовательность чисел.

rank(...): Возвращает ранг тензора.

realdiv(...): Поэлементно возвращает x / y для действительных типов.

recompute_grad(...): Определяет функцию как контрольную точку с повторным вычислением для автоматического дифференцирования tape.

reduce_all(...): Вычисляет tf.math.logical_and элементов по измерениям тензора.

reduce_any(...): Вычисляет tf.math.logical_or элементов по измерениям тензора.

reduce_logsumexp(...): Вычисляет log(sum(exp(элементов по измерениям тензора))).

reduce_max(...): Вычисляет tf.math.maximum элементов по измерениям тензора.

reduce_mean(...): Вычисляет среднее значение элементов по измерениям тензора.

reduce_min(...): Вычисляет tf.math.minimum элементов по измерениям тензора.

reduce_prod(...): Вычисляет tf.math.multiply элементов по измерениям тензора.

reduce_sum(...): Вычисляет сумму элементов по измерениям тензора.

register_tensor_conversion_function(...): Регистрирует функцию для преобразования объектов типа base_type в Tensor.

repeat(...): Повторяет элементы input.

required_space_to_batch_paddings(...): Вычисляет дополнение, необходимое для деления input_shape на block_shape без остатка.

reshape(...): Изменяет форму тензора.

reverse(...): Обращает заданные измерения тензора.

reverse_sequence(...): Обращает срезы переменной длины.

rfftnd(...): N-мерное быстрое преобразование Фурье для действительных чисел.

roll(...): Циклически сдвигает элементы тензора вдоль оси.

round(...): Поэлементно округляет значения тензора до ближайшего целого числа.

saturate_cast(...): Выполняет безопасное насыщающее преобразование value в dtype.

scalar_mul(...): Умножает скаляр на объект Tensor или IndexedSlices.

scan(...): Применяет scan к списку тензоров, распакованных из elems по измерению 0. (устаревшие значения аргументов)

scatter_nd(...): Распределяет updates по тензору формы shape согласно indices.

searchsorted(...): Ищет позицию, на которую следует вставить значение в отсортированную последовательность.

sequence_mask(...): Возвращает тензор-маску, представляющий первые N позиций каждой ячейки.

shape(...): Возвращает тензор, содержащий форму входного тензора.

shape_n(...): Возвращает формы списка тензоров.

sigmoid(...): Поэлементно вычисляет сигмоиду от x.

sign(...): Поэлементно возвращает знак числа.

sin(...): Поэлементно вычисляет синус x.

sinh(...): Поэлементно вычисляет гиперболический синус x.

size(...): Возвращает размер тензора.

slice(...): Извлекает срез из тензора.

sort(...): Сортирует тензор.

space_to_batch(...): SpaceToBatch для N-мерных тензоров типа T.

space_to_batch_nd(...): SpaceToBatch для N-мерных тензоров типа T.

split(...): Разбивает тензор value на список подтензоров.

sqrt(...): Поэлементно вычисляет квадратный корень входного тензора.

square(...): Поэлементно возводит x в квадрат.

squeeze(...): Удаляет из формы тензора измерения размером 1.

stack(...): Объединяет список тензоров ранга R в один тензор ранга (R+1).

stop_gradient(...): Останавливает вычисление градиента.

strided_slice(...): Извлекает срез тензора с заданным шагом (обобщённая индексация массивов в Python).

subtract(...): Поэлементно возвращает x - y.

switch_case(...): Создаёт операцию switch/case, то есть

tan(...): Поэлементно вычисляет тангенс x.

tanh(...): Поэлементно вычисляет гиперболический тангенс x.

tensor_scatter_nd_add(...): Добавляет разреженные updates к существующему тензору в соответствии с indices.

tensor_scatter_nd_max(...): Применяет к тензору разреженное обновление, выбирая поэлементный максимум.

tensor_scatter_nd_min(...)

tensor_scatter_nd_sub(...): Вычитает разреженные updates из существующего тензора в соответствии с indices.

tensor_scatter_nd_update(...): Размещает updates в существующем тензоре в соответствии с indices.

tensordot(...): Свёртка тензоров a и b по указанным осям и внешнее произведение.

tile(...): Создаёт тензор, повторяя заданный тензор.

timestamp(...): Возвращает время в секундах, прошедшее с начала эпохи.

transpose(...): Транспонирует a, где a — тензор.

truediv(...): Поэлементно делит x на y (согласно семантике оператора деления Python 3).

truncatediv(...): Поэлементно возвращает результат деления x на y, округлённый в сторону нуля.

truncatemod(...): Поэлементно возвращает остаток от деления.

tuple(...): Объединяет тензоры.

type_spec_from_value(...): Возвращает tf.TypeSpec, представляющий заданное значение value.

unique(...): Находит уникальные элементы в одномерном тензоре.

unique_with_counts(...): Находит уникальные элементы в одномерном тензоре.

unravel_index(...): Преобразует массив плоских индексов в кортеж массивов координат.

unstack(...): Распаковывает заданную размерность тензора ранга R в тензоры ранга (R-1).

variable_creator_scope(...): Область видимости, определяющая функцию создания переменных, используемую функцией variable().

vectorized_map(...): Параллельно применяет функцию к списку тензоров, распакованных из elems по измерению 0.

where(...): Возвращает индексы ненулевых элементов или выбирает между x и y.

while_loop(...): Повторяет body, пока условие cond истинно. (устаревшие значения аргументов)

zeros(...): Создаёт тензор, все элементы которого равны нулю.

zeros_like(...): Создаёт тензор, все элементы которого равны нулю.