Модуль: tf.keras.utils

Общедоступные утилиты Keras.

Модули

experimental модуль: Общедоступный API для пространства имён tf.keras.utils.experimental.

Классы

class CustomObjectScope: Предоставляет пользовательские классы/функции для внутренних механизмов десериализации Keras.

class GeneratorEnqueuer: Создаёт очередь из генератора данных.

class OrderedEnqueuer: Создаёт Enqueuer из Sequence.

class Progbar: Отображает индикатор выполнения.

class Sequence: Базовый объект для обучения на последовательности данных, например, на наборе данных.

class SequenceEnqueuer: Базовый класс для очереди ввода.

class SidecarEvaluator: Класс, предназначенный для задачи отдельной оценки.

class custom_object_scope: Предоставляет пользовательские классы/функции для внутренних механизмов десериализации Keras.

Функции

array_to_img(...): Преобразует 3D массив NumPy в объект PIL Image.

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

disable_interactive_logging(...): Отключение интерактивного ведения журнала.

enable_interactive_logging(...): Включение интерактивного ведения журнала.

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

get_file(...): Загружает файл из URL-адреса, 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.

image_dataset_from_directory(...): Генерирует tf.data.Dataset из файлов изображений в каталоге.

img_to_array(...): Преобразует объект PIL Image в массив NumPy.

is_interactive_logging_enabled(...): Проверка, включено ли интерактивное ведение журнала.

load_img(...): Загружает изображение в формате PIL.

model_to_dot(...): Преобразование модели Keras в формат dot.

normalize(...): Нормализует массив NumPy.

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

pad_sequences(...): Заполняет последовательности до одинаковой длины.

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

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

save_img(...): Сохраняет изображение, представленное массивом NumPy, в путь или объект файла.

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

set_random_seed(...): Устанавливает все случайные семена для программы (Python, NumPy и TensorFlow).

text_dataset_from_directory(...): Генерирует tf.data.Dataset из текстовых файлов в каталоге.

timeseries_dataset_from_array(...): Создаёт набор данных скользящих окон над временным рядом, предоставленным в виде массива.

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

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