Модуль: tf.keras.backend

API бэкенда Keras.

Функции

abs(...): Модуль каждого элемента.

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

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

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

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

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

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

batch_dot(...): Батчевое скалярное произведение.

batch_flatten(...): Преобразует nD тензор в 2D тензор с тем же нулевым измерением.

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

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

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

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

binary_crossentropy(...): Бинарная кросс-энтропия между тензором вывода и тензором цели.

cast(...): Преобразование тензора к другому типу данных и его возвращение.

cast_to_floatx(...): Преобразование массива NumPy к стандартному типу плавающей точки Keras.

categorical_crossentropy(...): Категориальная кросс-энтропия между тензором вывода и тензором цели.

clear_session(...): Сброс всего состояния, сгенерированного Keras.

clip(...): Принудительное ограничение значений элементов.

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

constant(...): Создаёт тензор-константу.

conv1d(...): 1D свёртка.

conv2d(...): 2D свёртка.

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

conv3d(...): 3D свёртка.

cos(...): Вычисляет косинус каждого элемента.

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

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

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.

depthwise_conv2d(...): 2D свёртка с раздельными фильтрами.

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

dropout(...): Случайным образом обнуляет элементы в x, масштабируя весь тензор.

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

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

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

equal(...): Элементное равенство между двумя тензорами.

eval(...): Оценивает значение переменной.

exp(...): Элементная экспонента.

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

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

flatten(...): Развертывает тензор.

floatx(...): Возвращает стандартный тип плавающей точки Keras в виде строки.

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

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

function(...): Создаёт функцию Keras.

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

get_uid(...): Привязывает строковый префикс к целочисленному счётчику в графе TensorFlow.

get_value(...): Возвращает значение переменной.

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

greater(...): Элементное значение истинности (x > y).

greater_equal(...): Элементное значение истинности (x >= y).

hard_sigmoid(...): Сегментная линейная аппроксимация сигмоиды.

image_data_format(...): Возвращает стандартный формат данных изображения.

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

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

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

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

is_keras_tensor(...): Возвращает, является ли x тензором Keras.

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 действия, в которой фаза обучения равна value. (устарело)

less(...): Элементное значение истинности (x < y).

less_equal(...): Элементное значение истинности (x <= y).

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

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

log(...): Элементный 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(...): Элементная максимальная величина из двух тензоров.

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

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

minimum(...): Элементный минимум из двух тензоров.

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

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

ndim(...): Возвращает количество осей в тензоре как целое число.

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

not_equal(...): Элементное неравенство между двумя тензорами.

one_hot(...): Вычисляет one-hot представление целочисленного тензора.

ones(...): Создаёт и возвращает переменную со всеми единицами.

ones_like(...): Создаёт переменную со всеми единицами такой же формы, как у другого тензора.

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

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

pool2d(...): 2D пулинг.

pool3d(...): 3D пулинг.

pow(...): Элементная возведение в степень.

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

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

random_bernoulli(...): Возвращает тензор со случайным распределением Бернулли.

random_binomial(...): Возвращает тензор со случайным биномиальным распределением. (устарело)

random_normal(...): Возвращает тензор со случайным нормальным распределением.

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

random_uniform(...): Возвращает тензор со случайным равномерным распределением.

random_uniform_variable(...): Создаёт 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 временной размерности тензора.

round(...): Округление к ближайшему целому в элементно-порядковом режиме.

separable_conv2d(...): 2D свёртка с разделенными фильтрами.

set_epsilon(...): Устанавливает значение фактора размытия, 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 в фиксированное значение. (устарело)

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

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

sigmoid(...): Элементно-порядковое сигмоидное преобразование.

sign(...): Элементно-порядковый знак.

sin(...): Вычисляет синус от x в элементно-порядковом режиме.

softmax(...): Softmax тензора.

softplus(...): Softplus тензора.

softsign(...): Softsign тензора.

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

spatial_2d_padding(...): Добавляет заполнение к 2-й и 3-й размерностям 4D тензора.

spatial_3d_padding(...): Добавляет заполнение нулями 5D тензору по глубине, высоте и ширине.

sqrt(...): Элементно-порядковое вычисление квадратного корня.

square(...): Элементно-порядковое возведение в квадрат.

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

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

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

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

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

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

tanh(...): Элементно-порядковое tanh.

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

tile(...): Создаёт тензор путём копирования x на 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 вдоль указанной оси.

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

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

zeros_like(...): Инициализирует переменную, заполненную нулями, такой же формы, как другой тензор.