Модуль: tf

TensorFlow

pip install tensorflow

Модули

audio модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.audio

autodiff модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.autodiff

autograph модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.autograph

bitwise модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.bitwise

compat модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.compat

config модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.config

data модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.data

debugging модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.debugging

distribute модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.distribute

dtypes модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.dtypes

errors модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.errors

experimental модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.experimental

feature_column модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.feature_column

graph_util модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.graph_util

image модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.image

io модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.io

keras модуль: НЕ РЕДАКТИРОВАТЬ.

linalg модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.linalg

lite модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.lite

lookup модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.lookup

math модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.math

mlir модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.mlir

nest модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.nest

nn модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.nn

profiler модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.profiler

quantization модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.quantization

queue модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.queue

ragged модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.ragged

random модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.random

raw_ops модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.raw_ops

saved_model модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.saved_model

sets модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.sets

signal модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.signal

sparse модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.sparse

strings модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.strings

summary модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.summary

sysconfig модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.sysconfig

test модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.test

tpu модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.tpu

train модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.train

types модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.types

version модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.version

xla модуль: Публичный API для пространства имён tf._api.v2.xla

Классы

class AggregationMethod: Класс, перечисляющий методы агрегирования, используемые для объединения градиентов.

class CriticalSection: Критическая секция.

class DType: Представляет тип элементов в Tensor.

class DeviceSpec: Представляет (возможно частичное) описание устройства TensorFlow.

class GradientTape: Запись операций для автоматического дифференцирования.

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

class IndexedSlices: Разреженное представление набора срезов тензоров в заданных индексах.

class IndexedSlicesSpec: Спецификация типа tf.IndexedSlices.

class Module: Базовый класс модуля нейронной сети.

class Operation: Представляет узел графа, который выполняет вычисления над тензорами.

class OptionalSpec: Спецификация типа tf.experimental.Optional.

class RaggedTensor: Представляет разрывистый тензор.

class RaggedTensorSpec: Спецификация типа tf.RaggedTensor.

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

class SparseTensor: Представляет разреженный тензор.

class SparseTensorSpec: Спецификация типа tf.sparse.SparseTensor.

class Tensor: tf.Tensor представляет многомерный массив элементов.

class TensorArray: Класс, который оборачивает динамически изменяемые массивы тензоров на каждый шаг времени.

class TensorArraySpec: Спецификация типа tf.TensorArray.

class TensorShape: Представляет форму Tensor.

class TensorSpec: Описывает тип tf.Tensor.

class TypeSpec: Указывает тип значения TensorFlow.

class UnconnectedGradients: Управляет тем, как вычисление градиента ведет себя, когда y не зависит от x.

class Variable: См. руководство по переменным.

class VariableAggregation: Указывает, как будет агрегирована распределённая переменная.

class VariableSynchronization: Указывает, когда распределённая переменная будет синхронизирована.

class constant_initializer: Инициализатор, который генерирует тензоры с постоянными значениями.

class name_scope: Блок контекста для определения Python-операции.

class ones_initializer: Инициализатор, который генерирует тензоры, инициализированные единицами.

class random_normal_initializer: Инициализатор, который генерирует тензоры с нормальным распределением.

class random_uniform_initializer: Инициализатор, который генерирует тензоры с равномерным распределением.

class zeros_initializer: Инициализатор, который генерирует тензоры, инициализированные нулями.

Функции

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

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

acos(...): Вычисляет acos от x поэлементно.

acosh(...): Вычисляет обратную гиперболическую косинус x поэлементно.

add(...): Возвращает x + y поэлементно.

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

approx_top_k(...): Возвращает k минимальных/максимальных значений и их индексов входного операнда приближенным способом.

argmax(...): Возвращает индекс с наибольшим значением по осям тензора.

argmin(...): Возвращает индекс с наименьшим значением по осям тензора.

argsort(...): Возвращает индексы тензора, которые дают его отсортированный порядок вдоль оси.

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

as_string(...): Преобразует каждое значение в заданном тензоре в строку.

asin(...): Вычисляет тригонометрический обратный синус x поэлементно.

asinh(...): Вычисляет обратный гиперболический синус x поэлементно.

assert_equal(...): Утверждает, что условие x == y выполняется поэлементно.

assert_greater(...): Утверждает, что условие x > y выполняется поэлементно.

assert_less(...): Утверждает, что условие x < y выполняется поэлементно.

assert_rank(...): Утверждает, что x имеет ранг, равный rank.

atan(...): Вычисляет тригонометрический обратный тангенс x поэлементно.

atan2(...): Вычисляет арктангенс y/x поэлементно, учитывая знаки аргументов.

atanh(...): Вычисляет обратный гиперболический тангенс x поэлементно.

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

bitcast(...): Преобразует тип тензора без копирования данных.

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

broadcast_dynamic_shape(...): Вычисляет форму широковещательной передачи с использованием символических форм.

broadcast_static_shape(...): Вычисляет форму широковещательной передачи с известными формами.

broadcast_to(...): Распространяет массив для совместимой формы.

case(...): Создаёт операцию case.

cast(...): Преобразует тензор к новому типу.

clip_by_global_norm(...): Обрезает значения нескольких тензоров по отношению суммы их норм.

clip_by_norm(...): Обрезает значения тензора до максимальной L2-нормы.

clip_by_value(...): Обрезает значения тензора до заданного минимума и максимума.

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

concat(...): Объединяет тензоры по одному измерению.

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

constant(...): Создаёт константный тензор из объекта-тензора.

control_dependencies(...): Обёртка для Graph.control_dependencies() с использованием текущей графики.

conv(...): Вычисляет N-мерную свёртку, учитывая (N+1+batch_dims)-мерный input и (N+2)-мерный filter тензоры.

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

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

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

cos(...): Вычисляет косинус x поэлементно.

cosh(...): Вычисляет гиперболический косинус x поэлементно.

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

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

device(...): Указывает устройство для операций, созданных/выполненных в этом контексте.

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

dynamic_partition(...): Разделяет data на num_partitions тензоров с использованием индексов из partitions.

dynamic_stitch(...): Переплетает значения из 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(...): Сжатие тензоров по указанным индексам и внешнее произведение.

ensure_shape(...): Обновляет форму тензора и проверяет во время выполнения, что форма сохраняется.

equal(...): Возвращает истинное значение (x == y) поэлементно.

executing_eagerly(...): Проверяет, включено ли выполнение eager в текущей нити.

exp(...): Вычисляет экспоненту x поэлементно. \(y = e^x\).

expand_dims(...): Возвращает тензор с осью длиной 1, вставленной в индекс axis.

extract_volume_patches(...): Извлекает patches из input и помещает их в измерение вывода "depth". 3D расширение extract_image_patches.

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

fftnd(...): ND быстрая дискретная фурье-трансформация.

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

fingerprint(...): Создаёт отпечатки пальцев.

floor(...): Возвращает наибольшее целое число, не большее x, поэлементно.

foldl(...): foldl по списку тензоров, распакованных из elems по размерности 0. (устаревшие аргументы)

foldr(...): foldr по списку тензоров, распакованных из elems по размерности 0. (устаревшие аргументы)

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

gather(...): Сборка слайсов из params по оси axis согласно индексам. (устаревшие аргументы)

gather_nd(...): Сборка слайсов из params в тензор с формой, указанной indices.

get_current_name_scope(...): Возвращает текущий полный имя scope, указанный tf.name_scope(...).

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

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

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

gradients(...): Строит символические производные суммы ys по отношению к x в xs.

greater(...): Возвращает истинное значение (x > y) поэлементно.

greater_equal(...): Возвращает истинное значение (x >= y) поэлементно.

group(...): Создаёт операцию, которая группирует несколько операций.

guarantee_const(...): Обещает runtime TF, что входной тензор является константой. (устарело)

hessians(...): Строит гессиан суммы ys относительно x в xs.

histogram_fixed_width(...): Возвращает гистограмму значений.

histogram_fixed_width_bins(...): Распределяет заданные значения для использования в гистограмме.

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

identity_n(...): Возвращает список тензоров с теми же формами и содержимым, что и вход

ifftnd(...): ND обратная быстрая дискретная фурье-трансформация.

import_graph_def(...): Импортирует график из graph_def в текущую текущую Graph. (устаревшие аргументы)

init_scope(...): Менеджер контекста, который поднимает операции из областей управления потоком и графиков построения функций.

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

irfftnd(...): ND обратная быстрая дискретная фурье-трансформация для вещественных чисел.

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

is_tensor(...): Проверяет, является ли x тензором TF-native типа, который может быть передан во многие операции TF.

less(...): Возвращает истинное значение (x < y) поэлементно.

less_equal(...): Возвращает истинное значение (x <= y) поэлементно.

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(...): Возвращает истинное значение x И y поэлементно.

logical_not(...): Возвращает истинное значение NOT x поэлементно.

logical_or(...): Возвращает истинное значение x ИЛИ y поэлементно.

make_ndarray(...): Создаёт 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 матричный квадратный корень одной или нескольких квадратных матриц:

maximum(...): Возвращает максимальное значение x и y (т.е. x > y ? x : y) поэлементно.

meshgrid(...): Распространяет параметры для вычисления на N-мерной сетке.

minimum(...): Возвращает минимальное значение x и y (т.е. x < y ? x : y) поэлементно.

multiply(...): Возвращает поэлементное произведение x * y.

negative(...): Вычисляет численное отрицательное значение поэлементно.

no_gradient(...): Указывает, что операции типа op_type не дифференцируемы.

no_op(...): Ничего не делает. Полезно только в качестве заполнителя для управляющих ребер.

nondifferentiable_batch_function(...): Группирует вычисления, выполняемые декорированной функцией.

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

not_equal(...): Возвращает логическое значение (x != y) поэлементно.

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

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

ones(...): Создаёт тензор со всеми элементами, установленными в единицу (1).

ones_like(...): Создаёт тензор из одних единиц, имеющий такую же форму, как входной.

pad(...): Заполняет тензор.

parallel_stack(...): Последовательно складывает список тензоров ранга R в один тензор ранга (R+1).

pow(...): Вычисляет степень одного значения по отношению к другому.

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

py_function(...): Оборачивает python-функцию в операцию TensorFlow, которая выполняет её жадно.

ragged_fill_empty_rows(...)

ragged_fill_empty_rows_grad(...)

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

range(...): Создаёт последовательность чисел.

rank(...): Возвращает ранг тензора.

realdiv(...): Возвращает x / y поэлементно для вещественных типов.

recompute_grad(...): Определяет функцию как точку восстановления вычисления для автоматического дифференцирования ленты.

reduce_all(...): Вычисляет логическое И элементов по всем измерениям тензора.

reduce_any(...): Вычисляет логическое ИЛИ элементов по всем измерениям тензора.

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

reduce_max(...): Вычисляет максимальное значение элементов по всем измерениям тензора.

reduce_mean(...): Вычисляет среднее арифметическое элементов по всем измерениям тензора.

reduce_min(...): Вычисляет минимальное значение элементов по всем измерениям тензора.

reduce_prod(...): Вычисляет произведение элементов по всем измерениям тензора.

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

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

repeat(...): Повторяет элементы input.

required_space_to_batch_paddings(...): Вычисляет требуемое заполнение, чтобы block_shape делила input_shape.

reshape(...): Изменяет форму тензора.

reverse(...): Инвертирует определённые измерения тензора.

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

rfftnd(...): Быстрое преобразование Фурье от действительных чисел по N измерениям.

roll(...): Сдвигает элементы тензора вдоль оси.

round(...): Округляет значения тензора до ближайшего целого числа поэлементно.

saturate_cast(...): Выполняет безопасное насыщающее приведение value к типу dtype.

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

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

scatter_nd(...): Рассыпает updates в тензор формы shape в соответствии с indices.

searchsorted(...): Ищет, куда поместить значение в отсортированной последовательности.

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

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

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

sigmoid(...): Вычисляет сигмоиду x поэлементно.

sign(...): Возвращает поэлементное указание знака числа.

sin(...): Вычисляет синус x поэлементно.

sinh(...): Вычисляет гиперболический синус x поэлементно.

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(...): Разделяет тензор value на список подтензоров.

sqrt(...): Вычисляет квадратный корень входного тензора поэлементно.

square(...): Вычисляет квадрат x поэлементно.

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

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

stop_gradient(...): Останавливает вычисление градиента.

strided_slice(...): Извлекает срез с шагом из тензора (обобщённый индексирование массивов Python).

subtract(...): Возвращает x - y поэлементно.

switch_case(...): Создаёт операцию switch/case, т.е.

tan(...): Вычисляет тангенс x поэлементно.

tanh(...): Вычисляет гиперболический тангенс x поэлементно.

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

tensor_scatter_nd_max(...): Применяет разреженное обновление к тензору, принимая максимальное значение поэлементно.

tensor_scatter_nd_min(...)

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

tensor_scatter_nd_update(...): Рассыпывает updates в существующий тензор в соответствии с indices.

tensordot(...): Тензорное сокращение a и b вдоль указанных осей и внешнее произведение.

tile(...): Создаёт тензор путём черепичного копирования заданного тензора.

timestamp(...): Предоставляет время с эпохи в секундах.

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

truediv(...): Делит x / y поэлементно (используя семантику деления Python 3).

truncatediv(...): Возвращает x / y поэлементно, округлённое до ближайшего целого в сторону нуля.

truncatemod(...): Возвращает остаток от деления поэлементно.

tuple(...): Объединяет тензоры вместе.

type_spec_from_value(...): Возвращает tf.TypeSpec, который представляет данное 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(...): Разделяет данное измерение тензора ранга R на тензоры ранга (R-1).

variable_creator_scope(...): Область, которая определяет функцию создания переменной, которая будет использоваться функцией variable().

vectorized_map(...): Параллельная map по списку тензоров, распакованных из elems по размерности 0.

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

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

zeros(...): Создаёт тензор со всеми элементами, установленными в ноль.

zeros_like(...): Создаёт тензор со всеми элементами, установленными в ноль.