参考 tf.compat - 云+社区 - 腾讯云
一、模块
1、Modules
v1 module: 将所有的公共TensorFlow接口引入到这个模块中。
1、v1 模块
模块列表:
- app:通用入口点脚本。
- audio:tf.audio命名空间的公共API。
- autograph:将普通Python转换为TensorFlow图形代码。
- bitwise:操作整数的二进制表示的操作。
- compat:Python 2与Python 3兼容的函数。
- config:tf.config命名空间的公共API。
- dada:用于输入管道的tf.data.Dataset API。
- debugging:tf.debugging命名空间的公共API。
- distribute:用于跨多个设备运行计算的库。
- distributions:TensorFlow分布对象和助手的核心模块。
- dtypes:tf.dtypes命名空间的公共API。
- errors:TensorFlow错误的异常类型。
- estimator
- experimental:tf.experimental命名空间的公共API。
- feature_column:tf.feature_column命名空间的公共API。
- gfile:为file_io导入路由器。
- graph_util模块:在python中操作张量图的助手。
- image:图像处理和解码操作。
- initializers:tf.initializers命名空间的公共API。
- io:tf.io命名空间的公共API。
- keras
- layer:tf.layer命名空间的公共API。
- linalg:线性代数运算。
- lite:tf.lite命名空间的公共API。
- logging:日志和摘要操作。
- lookup:tf.lookup命名空间的公共API。
- loss:用于神经网络的损失操作。
- manip:操作张量的运算符。
- math:数学运算。
- metrics:与评估相关的度量。
- nest:tf.nest命名空间的公共API。
- nn:用于原始神经网络(nn)操作的包装器。
- profiler:tf.profiler命名空间的公共API。
- python_io:用于直接操作tfrecord格式文件的Python函数。
- quantization:tf.quantization命名空间的公共API。
- queue:tf.queue命名空间的公共API。
- ragged:不规则张量。
- random:tf.random命名空间的公共API。
- raw_ops:tf.raw_ops命名空间的公共API。
- resource_loader:资源管理库。
- saved_model模块:tf.save_model命名空间的公共API。
- set:Tensorflow set操作。
- signal:信号处理操作。
- sparse:稀疏张量表示。
- spetral:tf.spetral命名空间的公共API。
- strings:处理字符串张量的操作。
- summary:编写摘要数据的操作,用于分析和可视化。
- sysconfig:系统配置库。
- test:测试。
- tpu:与张量处理单元相关的Ops。
- train:支持训练模型。
- user_ops:tf.use_ops命名空间的公共API。
- version:tf.version命名空间的公共API。
- xla:tf.xla命名空间的公共API。
- v2 module: 将所有的公共TensorFlow接口引入到这个模块中。
类列表:
函数列表:
计算张量维数中元素的和。(弃用参数)
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素的张量。
例:
x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
tf.reduce_sum(x, 1, keepdims=True)
参数:
- input_张量:要减少的张量。应该具有数值类型。
axis
:要缩小的尺寸。如果没有(默认值),则减少所有维度。必须在[-rank(input_张量),rank(input_张量)]范围内。- keepdims:如果为真,则保留长度为1的缩减维度。
- name:操作的名称(可选)。
- reduction_indices: axis的旧名称(已弃用)。
- keep_dims: keepdims的弃用别名。
返回值:
- 简化张量,与input_张量具有相同的dtype。
Numpy兼容性
除了numpy upcast uint8和int32到int64,而tensorflow返回与输入相同的dtype之外,它等价于np.sum。
2、函数
as_bytes(...): 将字节数组、字节或unicode python输入类型转换为字节。
as_str(...): 将任何类似字符串的python输入类型转换为unicode。
as_str_any(...): 将输入转换为str类型。
as_text(...): 将任何类似字符串的python输入类型转换为unicode。
dimension_at_index(...): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。
dimension_value(...): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。
forward_compatibility_horizon(...): 上下文管理器,用于测试生成的图的正向兼容性。
forward_compatible(...): 如果前向兼容性窗口已过期,则返回true。
path_to_str(...): 将类路径对象的输入转换为str类型。
3、Other Members
bytes_or_text_types
complex_types
integral_types
real_types