Модуль: tf.keras.utils

Общедоступный API для пространства имен tf.keras.utils.

Классы

class CustomObjectScope: Предоставляет доступ к пользовательским классам/функциям для внутренних процессов десериализации Keras.

class GeneratorEnqueuer: Создаёт очередь из генератора данных.

class HDF5Matrix: Представление набора данных HDF5, которое можно использовать вместо массива Numpy.

class OrderedEnqueuer: Создаёт Enqueuer из Sequence.

class Progbar: Отображает индикатор выполнения.

class Sequence: Базовый объект для подгонки к последовательности данных, например, набору данных.

class SequenceEnqueuer: Базовый класс для очереди ввода.

class custom_object_scope: Предоставляет доступ к пользовательским классам/функциям для внутренних процессов десериализации Keras.

Функции

convert_all_kernels_in_model(...): Преобразует все свёрточные ядра в модели из Theano в TensorFlow. (устарело)

deserialize_keras_object(...): Преобразует сериализованную форму объекта Keras обратно в фактический объект.

get_custom_objects(...): Получает текущую ссылку на глобальный словарь пользовательских объектов.

get_file(...): Загружает файл из URL, если он ещё не находится в кэше.

get_registered_name(...): Возвращает имя, зарегистрированное для объекта в рамках фреймворка Keras.

get_registered_object(...): Возвращает класс, связанный с name, если он зарегистрирован в Keras.

get_source_inputs(...): Возвращает список входных тензоров, необходимых для вычисления tensor.

model_to_dot(...): Преобразует модель Keras в формат dot.

multi_gpu_model(...): Реплицирует модель на разных GPU. (устарело)

normalize(...): Нормализует массив Numpy.

pack_x_y_sample_weight(...): Упаковывает предоставленные пользователем данные в кортеж.

plot_model(...): Преобразует модель Keras в формат dot и сохраняет в файл.

register_keras_serializable(...): Регистрирует объект в рамках фреймворка сериализации Keras.

serialize_keras_object(...): Сериализует объект Keras в представление, совместимое с JSON.

to_categorical(...): Преобразует вектор классов (целые числа) в двоичную матрицу классов.

unpack_x_y_sample_weight(...): Распаковывает кортеж, предоставленный пользователем.