Модуль: tf.compat.v2.keras.backend

API бэкенда Keras.

Функции

abs(...): Элемент-поэлементное абсолютное значение.

all(...): Битовое сокращение (логическое И).

any(...): Битовое сокращение (логическое ИЛИ).

arange(...): Создаёт 1D тензор, содержащий последовательность целых чисел.

argmax(...): Возвращает индекс максимального значения по оси.

argmin(...): Возвращает индекс минимального значения по оси.

backend(...): Публичный метод для определения текущего бэкенда.

batch_dot(...): Бэтч-умножение матриц.

batch_flatten(...): Преобразование nD тензора в 2D тензор с той же размерностью по 0-й оси.

batch_get_value(...): Возвращает значения нескольких тензорных переменных.

batch_normalization(...): Применяет пакетную нормализацию к x с заданными средним, дисперсией, beta и gamma.

batch_set_value(...): Одновременное задание значений для многих тензорных переменных.

bias_add(...): Добавление вектора смещения к тензору.

binary_crossentropy(...): Бинарная кросс-энтропия между выходным тензором и целевым тензором.

cast(...): Преобразование тензора к другому типу данных и возврат результата.

cast_to_floatx(...): Преобразование массива NumPy к типу данных по умолчанию Keras.

categorical_crossentropy(...): Категориальная кросс-энтропия между выходным тензором и целевым тензором.

clear_session(...): Уничтожает текущий граф TensorFlow и создаёт новый.

clip(...): Элемент-поэлементное ограничение значений.

concatenate(...): Объединение списка тензоров вдоль указанной оси.

constant(...): Создание константного тензора.

conv1d(...): 1D свёртка.

conv2d(...): 2D свёртка.

conv2d_transpose(...): 2D обратная свёртка (т.е.

conv3d(...): 3D свёртка.

cos(...): Вычисление косинуса от x элемент-поэлементно.

count_params(...): Возвращает статическое количество элементов в переменной или тензоре.

ctc_batch_cost(...): Вычисление функции потерь CTC для каждого элемента батча.

ctc_decode(...): Декодирование выхода softmax.

ctc_label_dense_to_sparse(...): Преобразование меток CTC из плотного представления в разреженное.

cumprod(...): Кумулятивное произведение значений в тензоре вдоль указанной оси.

cumsum(...): Кумулятивная сумма значений в тензоре вдоль указанной оси.

dot(...): Умножение двух тензоров (и/или переменных) с возвратом тензора.

dropout(...): Случайное обнуление элементов в x со масштабированием всего тензора.

dtype(...): Возвращает тип данных тензора или переменной Keras в виде строки.

elu(...): Экспоненциально-линейная единица.

epsilon(...): Возвращает значение фактора неточности, используемого в числовых выражениях.

equal(...): Элемент-поэлементное равенство двух тензоров.

eval(...): Оценивает значение переменной.

exp(...): Элемент-поэлементное возведение в степень.

expand_dims(...): Добавляет размерность размером 1 на указанном индексе "axis".

eye(...): Создаёт и возвращает единичную матрицу.

flatten(...): Развертывание тензора.

floatx(...): Возвращает тип данных с плавающей точкой по умолчанию в виде строки.

foldl(...): Сворачивает элементы, используя функцию fn слева направо.

foldr(...): Сворачивает элементы, используя функцию fn справа налево.

function(...): Создаёт функцию Keras.

gather(...): Извлекает элементы с указанными индексами indices из тензора reference.

get_uid(...): Связывает строковый префикс с целочисленным счётчиком в графе TensorFlow.

get_value(...): Возвращает значение переменной.

gradients(...): Возвращает градиенты loss по отношению к variables.

greater(...): Элемент-поэлементное истинное значение (x > y).

greater_equal(...): Элемент-поэлементное истинное значение (x >= y).

hard_sigmoid(...): Сегментно-линейное приближение сигмоиды.

image_data_format(...): Возвращает соглашение по умолчанию для формата данных изображений.

in_test_phase(...): Выбирает x в тестовой фазе и alt в противном случае.

in_top_k(...): Возвращает, находятся ли targets в первой k predictions.

in_train_phase(...): Выбирает x в фазе обучения и alt в противном случае.

int_shape(...): Возвращает форму тензора или переменной как кортеж целочисленных или None значений.

is_sparse(...): Возвращает, является ли тензор разрежённым.

l2_normalize(...): Нормализует тензор по норме L2 вдоль указанной оси.

learning_phase(...): Возвращает флаг фазы обучения.

learning_phase_scope(...): Предоставляет область, в которой фаза обучения равна value.

less(...): Элемент-поэлементное истинное значение (x < y).

less_equal(...): Элемент-поэлементное истинное значение (x <= y).

local_conv1d(...): Применение 1D свёртки с неразделяемыми весами.

local_conv2d(...): Применение 2D свёртки с неразделяемыми весами.

log(...): Элемент-поэлементный логарифм.

manual_variable_initialization(...): Устанавливает флаг ручного инициализации переменных.

map_fn(...): Применяет функцию fn к элементам elems и возвращает результаты.

max(...): Максимальное значение в тензоре.

maximum(...): Элемент-поэлементное максимальное значение из двух тензоров.

mean(...): Среднее значение тензора вдоль указанной оси.

min(...): Минимальное значение в тензоре.

minimum(...): Элемент-поэлементное минимальное значение из двух тензоров.

moving_average_update(...): Вычисление скользящего среднего значения переменной.

name_scope(...): Менеджер контекста для определения Python-операции.

ndim(...): Возвращает количество осей в тензоре в виде целого числа.

normalize_batch_in_training(...): Вычисляет среднее и стандартное отклонение для батча, затем применяет пакетную нормализацию к батчу.

not_equal(...): Элемент-поэлементное неравенство двух тензоров.

one_hot(...): Вычисляет одномерное представление целого тензора.

ones(...): Создаёт и возвращает переменную, заполненную единицами.

ones_like(...): Создаёт переменную, заполненную единицами, с той же формой, что и другой тензор.

permute_dimensions(...): Переставляет оси в тензоре.

placeholder(...): Создаёт и возвращает тензор-заполнитель.

pool2d(...): 2D пуллинг.

pool3d(...): 3D пуллинг.

pow(...): Элемент-поэлементное возведение в степень.

print_tensor(...): Выводит message и значение тензора при вычислении.

prod(...): Перемножает значения в тензоре вдоль указанной оси.

random_binomial(...): Возвращает тензор с распределением случайных биномиальных значений.

random_normal(...): Возвращает тензор со значениями, имеющими нормальное распределение.

random_normal_variable(...): Создаёт переменную со значениями, взятыми из нормального распределения.

random_uniform(...): Возвращает тензор со значениями, имеющими равномерное распределение.

random_uniform_variable(...): Создаёт переменную со значениями, взятыми из равномерного распределения.

relu(...): Функция выпрямленного линейного блока.

repeat(...): Повторяет 2D тензор.

repeat_elements(...): Повторяет элементы тензора вдоль оси, как np.repeat.

reset_uids(...): Сбрасывает идентификаторы графа.

reshape(...): Изменяет форму тензора на указанную.

resize_images(...): Изменяет размер изображений, содержащихся в 4D тензоре.

resize_volumes(...): Изменяет размер объёма, содержащегося в 5D тензоре.

reverse(...): Переворачивает тензор вдоль указанных осей.

rnn(...): Итерируется по временной размерности тензора.

round(...): Округляет элементы до ближайшего целого.

separable_conv2d(...): Двумерная свёртка с раздельными фильтрами.

set_epsilon(...): Устанавливает значение коэффициента неопределённости, используемого в числовых выражениях.

set_floatx(...): Устанавливает тип плавающей точки по умолчанию.

set_image_data_format(...): Устанавливает значение соглашения о формате данных изображения.

set_learning_phase(...): Устанавливает фазу обучения на фиксированное значение.

set_value(...): Устанавливает значение переменной из массива NumPy.

shape(...): Возвращает символическую форму тензора или переменной.

sigmoid(...): Элемент-поэлементная сигмоида.

sign(...): Элемент-поэлементный знак.

sin(...): Вычисляет синус от x для каждого элемента.

softmax(...): Softmax тензора.

softplus(...): Softplus тензора.

softsign(...): Softsign тензора.

sparse_categorical_crossentropy(...): Категориальная кросс-энтропия с целочисленными целевыми значениями.

spatial_2d_padding(...): Добавляет дополнение к 2-ой и 3-ей размерности 4D тензора.

spatial_3d_padding(...): Добавляет нули к 5D тензору вдоль размеров глубина, высота, ширина.

sqrt(...): Элемент-поэлементный квадратный корень.

square(...): Элемент-поэлементный квадрат.

squeeze(...): Удаляет измерение размера 1 из тензора по индексу "axis".

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

std(...): Стандартное отклонение тензора по указанной оси.

stop_gradient(...): Возвращает variables, но с нулевым градиентом относительно каждой другой переменной.

sum(...): Сумма значений в тензоре по указанной оси.

switch(...): Переключается между двумя операциями в зависимости от скалярного значения.

tanh(...): Элемент-поэлементная тангенс.

temporal_padding(...): Добавляет дополнение к средней размерности 3D тензора.

tile(...): Создаёт тензор путём копирования x по n.

to_dense(...): Преобразует разреженный тензор в плотный и возвращает его.

transpose(...): Транспонирует тензор и возвращает его.

truncated_normal(...): Возвращает тензор с усечённым распределением случайных нормальных значений.

update(...)

update_add(...): Обновляет значение x путём добавления increment.

update_sub(...): Обновляет значение x путём вычитания decrement.

var(...): Дисперсия тензора по указанной оси.

variable(...): Создаёт переменную и возвращает её.

zeros(...): Создаёт переменную, заполненную нулями, и возвращает её.

zeros_like(...): Создаёт переменную, заполненную нулями, с такой же формой, как у другого тензора.