Модуль: tf.contrib

Модуль contrib содержит нестабильный или экспериментальный код.

Модули

autograph модуль: Это устаревший модуль для AutoGraph, сохранённый для обратной совместимости.

batching модуль: Операции и модули, связанные с пакетной обработкой.

bayesflow модуль: Операции для представления вычислений Байеса.

checkpoint модуль: Инструменты для работы с объектно-ориентированными контрольными точками.

cloud модуль: Модуль для облачных операций.

cluster_resolver модуль: Стандартные импорты для Cluster Resolvers.

compiler модуль: Модуль для управления JIT-компилятором Tensorflow/XLA.

constrained_optimization модуль: Библиотека для выполнения ограниченной оптимизации в TensorFlow.

copy_graph модуль: Функции для копирования элементов между графами.

crf модуль: Слой линейной цепочки CRF.

cudnn_rnn модуль: Операции для слияния моделей Cudnn RNN.

data модуль: Экспериментальный API для построения конвейеров ввода.

deprecated модуль: Неядерный псевдоним для устаревших операций tf.X_summary.

distribute модуль: Библиотека распределённых вычислений для TF.

distributions модуль: Классы, представляющие статистические распределения, и операции для работы с ними.

eager модуль: Прототип TensorFlow Eager выполнения.

estimator модуль: модуль estimator python.

factorization модуль: Операции и модули, связанные с факторизацией.

feature_column модуль: Экспериментальные утилиты для tf.feature_column.

ffmpeg модуль: Работа с аудио с помощью FFmpeg.

framework модуль: Утилиты фреймворка.

graph_editor модуль: Редактор графов TensorFlow.

grid_rnn модуль: Ячейки GridRNN

image модуль: Операции для обработки изображений.

input_pipeline модуль: Операции и модули, связанные с input_pipeline.

integrate модуль: Интеграция и решатели ОДУ.

keras модуль: Реализация API Keras, предназначенного для использования в качестве высокоуровневого API для TensorFlow.

kernel_methods модуль: Операции и оценщики, которые позволяют использовать явные ядра в TensorFlow.

labeled_tensor модуль: Метки для TensorFlow.

layers модуль: Операции для построения слоёв нейронных сетей, регуляризаторов, сумм и т.д.

learn модуль: API высокого уровня для обучения (УСТАРЕЛ).

legacy_seq2seq модуль: Устаревшая библиотека для создания моделей последовательность-последовательность в TensorFlow.

linear_optimizer модуль: Операции для обучения линейных моделей.

lookup модуль: Операции для операций поиска.

losses модуль: Операции для построения потерь нейронной сети.

memory_stats модуль: Операции для статистики памяти.

metrics модуль: Операции для оценки метрик и статистических данных.

mixed_precision модуль: Библиотека для обучения с использованием смешанной точности.

model_pruning модуль: Реализация обрезки моделей в tensorflow.

nn модуль: Модуль для вариантов операций в tf.nn.

opt модуль: Модуль, содержащий оптимизационные процедуры.

optimizer_v2 модуль: Версия оптимизатора, учитывающая распределение.

periodic_resample модуль: Специальная операция, используемая periodic_resample.

predictor модуль: Модули для Predictor.

proto модуль: Операции и модули, связанные с протоколом.

quantization модуль: Операции для построения квантованных моделей.

quantize модуль: Функции для переписывания графов для квантованного обучения.

receptive_field модуль: Модуль, объявляющий функции API tf.contrib.receptive_field.

recurrent модуль: Библиотека рекурсивных вычислений.

reduce_slice_ops модуль: reduce по срезу

remote_fused_graph модуль: Распределенный объединенный граф операций python библиотека.

resampler модуль: Операции и модули, связанные с ресемплером.

rnn модуль: RNN-ячейки и дополнительные операции RNN.

rpc модуль: Операции и модули, связанные с RPC.

saved_model модуль: Поддержка SavedModel contrib.

seq2seq модуль: Операции для построения нейронных сетей декодеров и потерь seq2seq.

signal модуль: Операции обработки сигналов.

slim модуль: Slim — это интерфейс к функциям, примерам и моделям contrib.

solvers модуль: Операции для представления вычислений Байеса.

sparsemax модуль: Модуль, реализующий sparsemax и потерю sparsemax, см. [1].

specs модуль: Файл инициализации, обеспечивающий удобный доступ ко всем операциям specs.

staging модуль: модуль contrib, содержащий StagingArea.

stat_summarizer модуль: Предоставляет обёртку Python для утилиты класса StatSummarizer.

stateless модуль: Бессостояниевые случайные операции, принимающие seed в качестве входного тензора.

summary модуль: API TensorFlow Summary v2.

tensor_forest модуль: Реализация случайного леса в tensorflow.

tensorboard модуль: Модуль tensorboard, содержащий нестабильный или экспериментальный код.

testing модуль: Утилиты тестирования.

tfprof модуль: tfprof — это инструмент, который профилирует различные аспекты модели TensorFlow.

timeseries модуль: Библиотека временных рядов в TensorFlow (TFTS).

tpu модуль: Операции, связанные с тензорными процессорными устройствами.

training модуль: Утилиты обучения и ввода.

util модуль: Утилиты для работы с тензорами.