Модуль: tf.keras.backend

API бэкэнда Keras.

Классы

class name_scope: Контекстный менеджер для использования при определении Python-операции.

Функции

abs(...): Модуль элемента.

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

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

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

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

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

backend(...): Публичный метод определения текущего бэкэнда.

batch_dot(...): Точечное произведение по партиям.

batch_flatten(...): Преобразует nD-тензор в 2D-тензор с той же размерностью по нулевой оси.

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

batch_normalization(...): Применяет пакетную нормализацию к x, используя mean, var, beta и gamma.

batch_set_value(...): Устанавливает значения многих тензорных переменных одновременно.

bias_add(...): Добавляет вектор смещения к тензору.

binary_crossentropy(...): Бинарная кроссэнтропия между тензором вывода и тензором целевого значения.

cast(...): Преобразует тензор в другой тип данных и возвращает его.

cast_to_floatx(...): Преобразует массив Numpy в тип данных по умолчанию Keras.

categorical_crossentropy(...): Категорическая кроссэнтропия между тензором вывода и тензором целевого значения.

clear_session(...): Уничтожает текущий график TF и создает новый.

clip(...): Обрезка значения по элементам.

concatenate(...): Объединяет список тензоров вдоль указанной оси.

constant(...): Создает тензор константы.

conv1d(...): 1D свёртка.

conv2d(...): 2D свёртка.

conv2d_transpose(...): 2D деконволюция (т.е.

conv3d(...): 3D свёртка.

cos(...): Вычисляет косинус от x по элементам.

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

ctc_batch_cost(...): Выполняет алгоритм CTC-потери для каждого элемента партии.

ctc_decode(...): Декодирует результат softmax.

ctc_label_dense_to_sparse(...): Преобразует метки CTC из плотного в разреженный формат.

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

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

dot(...): Умножает 2 тензора (и/или переменные) и возвращает тензор.

dropout(...): Случайным образом устанавливает записи в x в ноль, масштабируя при этом весь тензор.

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

elu(...): Экспоненциальная линейная единица.

epsilon(...): Возвращает значение коэффициента размытия, используемого в числовых выражениях.

equal(...): Элемент-поэлементное равенство между двумя тензорами.

eval(...): Вычисляет значение переменной.

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

expand_dims(...): Добавляет измерение размером 1 по индексу "axis".

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

flatten(...): Развертывает тензор.

floatx(...): Возвращает тип плавающей точки по умолчанию в виде строки.

foldl(...): Сокращает элементы с помощью fn для их объединения слева направо.

foldr(...): Сокращает элементы с помощью fn для их объединения справа налево.

function(...): Создаёт функцию Keras.

gather(...): Получает элементы индексов indices в тензоре reference.

get_session(...): Возвращает сеанс TF, используемый бэкэндом.

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

get_value(...): Возвращает значение переменной.

gradients(...): Возвращает градиенты loss относительно variables.

greater(...): Элемент-поэлементная проверка истинности (x > y).

greater_equal(...): Элемент-поэлементная проверка истинности (x >= y).

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

image_data_format(...): Возвращает конвенцию по умолчанию для формата данных изображения.

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

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

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

int_shape(...): Возвращает форму тензора или переменной как кортеж целых чисел или None.

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

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-поэлементная проверка истинности (x < y).

less_equal(...): Элемент-поэлементная проверка истинности (x <= y).

local_conv1d(...): Применить 1D свёртку с неуникальными весами.

local_conv2d(...): Применить 2D свёртку с неуникальными 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-поэлементный максимум двух тензоров.

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

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

minimum(...): Элемент-поэлементный минимум двух тензоров.

moving_average_update(...): Вычисляет скользящее среднее значение переменной.

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

normalize_batch_in_training(...): Вычисляет среднее и стандартное отклонение для партии, затем применяет batch_normalization к партии.

not_equal(...): Элемент-поэлементное неравенство между двумя тензорами.

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

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

ones_like(...): Создает переменную, заполненную единицами, с формой, аналогичной форме другого тензора.

permute_dimensions(...): Переупорядочивает оси тензора.

placeholder(...): Создает 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 случайным биномиальным распределением значений.

random_normal(...): Возвращает тензор со значениями, распределёнными по нормальному закону.

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

random_uniform(...): Возвращает тензор со значениями, распределёнными равномерно.

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

relu(...): Выпрямленная линейная единица.

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(...): Инвертирует тензор вдоль указанных осей.

rnn(...): Итерируется по временному измерению тензора.

round(...): Округление элементов до ближайшего целого.

separable_conv2d(...): Двумерное свертывание с разделяемыми фильтрами.

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

set_floatx(...): Устанавливает тип по умолчанию для чисел с плавающей точкой.

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

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

set_session(...): Устанавливает глобальную сессию TensorFlow.

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

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

sigmoid(...): Элементное применение сигмоиды.

sign(...): Элементная подпись.

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

softmax(...): Softmax тензора.

softplus(...): Softplus тензора.

softsign(...): Softsign тензора.

sparse_categorical_crossentropy(...): Категориальная кроссэнтропия с целочисленными целями.

spatial_2d_padding(...): Добавляет отступы к 2-му и 3-му измерениям 4D тензора.

spatial_3d_padding(...): Добавляет отступы к 5D тензору по измерениям глубины, высоты, ширины.

sqrt(...): Элементная операция извлечения квадратного корня.

square(...): Возведение в квадрат каждого элемента.

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

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

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

stop_gradient(...): Возвращает variables , но с нулевым градиентом по отношению к каждой другой переменной.

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

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

tanh(...): Элементная тангенс.

temporal_padding(...): Добавляет отступы к среднему измерению 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 и возвращает переменную.

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

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