Модуль: tf.contrib.eager

Прототип выполнения TensorFlow в режиме Eager.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО: API здесь нестабильны и могут измениться без предварительного уведомления.

Для использования, при запуске программы, вызовите tf.compat.v1.enable_eager_execution().

Модули

metrics модуль: Пространство имен метрик.

Классы

class Checkpoint: Группирует отслеживаемые объекты, сохраняя и восстанавливая их.

class Checkpointable: Управляет зависимостями от других объектов.

class EagerVariableStore: Обёртка, позволяющая использовать функциональные слои с выполнением в режиме eager.

class ExecutionCallback: Действительные действия обратного вызова.

class GradientTape: Запись операций для автоматического дифференцирования.

class Iterator: Итератор, производящий объекты tf.Tensor из tf.data.Dataset.

class Network: Представляет композицию набора слоёв.

class Saver: Адаптер tf.compat.v1.train.Saver для использования при включенном выполнении в режиме eager.

class Sequential: Представляет линейную последовательность слоёв или функций.

class TensorSpec: Описывает tf.Tensor.

class Variable: Переменная на основе дескрипторов ресурсов.

Функции

add_execution_callback(...): Добавить обратный вызов выполнения в контекст eager по умолчанию.

async_clear_error(...): Очистить ошибки, возникшие во время выполнения в режиме ASYNC.

async_wait(...): Дождаться завершения операций, отправленных в режиме ASYNC.

clear_execution_callbacks(...): Очистить все обратные вызовы выполнения из контекста eager по умолчанию.

connect_to_remote_host(...): Подключиться к одному компьютеру, чтобы включить удалённое выполнение на нём.

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

defun(...): Компилирует функцию Python в вызываемый граф TensorFlow.

enable_eager_execution(...): Включает выполнение в режиме eager на всё время работы этой программы.

enable_remote_eager_execution(...): Включает выполнение в режиме eager на всё время работы этой программы.

errstate(...): Менеджер контекста, устанавливающий состояние ошибки.

executing_eagerly(...): Возвращает True, если выполнение в режиме eager включено в текущем потоке.

execution_mode(...): Менеджер контекста для установки режима выполнения для текущего потока.

function(...): Создаёт вызываемый граф TensorFlow из функции Python.

get_optimizer_variables(...): Возвращает список переменных для данного tf.compat.v1.train.Optimizer.

gradients_function(...): Возвращает функцию, которая дифференцирует f по параметрам.

implicit_gradients(...): Возвращает функцию, которая дифференцирует f по переменным.

implicit_value_and_gradients(...): Возвращает функцию, которая дифференцирует f по переменным.

in_eager_mode(...): Возвращает True, если выполнение в режиме eager включено в текущем потоке.

inf_callback(...): Специализация inf_nan_callback, которая проверяет только inf.

inf_nan_callback(...): Обратный вызов выполнения, который проверяет inf и nan в выходных тензорах.

list_devices(...): Список имён доступных устройств.

make_template(...): Создать шаблон, необязательно скомпилировав func_ в функцию графа.

nan_callback(...): Специализация inf_nan_callback, которая проверяет только nan.

num_gpus(...): Получить количество доступных устройств GPU.

py_func(...): Оборачивает функцию Python в операцию TensorFlow, которая выполняет её в режиме eager.

restore_network_checkpoint(...): Восстановить сеть из контрольной точки. (устарело)

restore_variables_on_create(...): Менеджер контекста, восстанавливающий переменные при создании.

run(...): Запустить программу с необязательной основной функцией и списком argv.

run_all_tests_in_graph_and_eager_modes(...): Выполнить все тестовые методы в данном классе с включённым и выключенным режимом eager.

run_test_in_graph_and_eager_modes(...): Выполнить декорированный тест с включенным и выключенным режимом eager.

save_network_checkpoint(...): Сохранить переменные из сети в контрольную точку. (устарело)

set_execution_mode(...): Установить режим выполнения для текущего потока.

set_server_def(...)

seterr(...): Установить способ обработки аномальных условий контекстом eager по умолчанию.

value_and_gradients_function(...): Возвращает функцию, которая вычисляет f и её производную по параметрам.

Другие члены

• ASYNC = 1
• DEVICE_PLACEMENT_EXPLICIT = 0
• DEVICE_PLACEMENT_SILENT = 2
• DEVICE_PLACEMENT_WARN = 1
• SYNC = 0