TensorFlow 函數(shù)介紹

模塊 tf

在 tensorflow/__init__.py 中定義

模塊

app 模塊：通用入口點腳本.

compat 模塊：Python 2與3兼容性的功能.

contrib 模塊：含有volatile或?qū)嶒灤a的contrib模塊.

errors module：TensorFlow錯誤的異常類型.

estimator 模塊：估算器：使用模型的高級工具.

feature_column 模塊：FeatureColumns：用于攝取和表示功能的工具.

flags 模塊：實現(xiàn)標(biāo)志接口.

gfile module：導(dǎo)入file_io的路由器.

graph_util 模塊：幫助者操縱python中的張量圖.

image 模塊：圖像處理和解碼操作.

layers 模塊：該庫提供了一組高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層.

logging 模塊：記錄實用程序.

losses 模塊：用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的丟失操作.

metrics 模塊：評估相關(guān)指標(biāo).

nn 模塊：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持.

python_io 模塊：用于直接操作TFRecord格式文件的Python函數(shù).

pywrap_tensorflow module：使用RTLD_GLOBAL導(dǎo)出所有符號的pywrap_tensorflow包裝器.

resource_loader 模塊：資源管理庫.

saved_model 模塊：方便的功能來保存模型.

sets 模塊：Tensorflow設(shè)置操作.

spectral 模塊：光譜運算符(例如FFT,RFFT).

summary 模塊：用于導(dǎo)出關(guān)于模型的信息的Tensor摘要.

sysconfig 模塊：系統(tǒng)配置庫.

test 模塊：測試.

tools 模

train 模塊：支持培訓(xùn)模式.

user_ops 模塊：所有用戶操作.

類

class AggregationMethod：用于組合梯度的類列表聚合方法.

class AttrValue

class ConditionalAccumulator：用于聚合漸變的條件累加器.

class ConditionalAccumulatorBase：用于聚合漸變的條件累加器.

class ConfigProto

class DType：表示a中元素的類型Tensor.

class DeviceSpec：表示TensorFlow設(shè)備的(可能部分的)規(guī)范.

class Dimension：表示TensorShape中一維的值.

class Event

class FIFOQueue：以先進先出的順序?qū)υ剡M行排隊的隊列實現(xiàn).

class FixedLenFeature：用于解析固定長度輸入功能的配置.

class FixedLenSequenceFeature：用于將可變長度輸入要素解析為a的配置Tensor.

class FixedLengthRecordReader：從文件輸出固定長度記錄的讀卡器.

class GPUOptions

class Graph：TensorFlow計算,表示為數(shù)據(jù)流圖.

class GraphDef

class GraphKeys：用于圖形集合的標(biāo)準(zhǔn)名稱.

class GraphOptions

class HistogramProto

class IdentityReader：將排隊工作輸出為鍵和值的讀卡器.

class IndexedSlices：給定索引的一組張量片的稀疏表示.

class InteractiveSession：Session用于交互式上下文的TensorFlow ,如shell.

class LogMessage

class MetaGraphDef

class NameAttrList

class NodeDef

class OpError：TensorFlow執(zhí)行失敗時引發(fā)的一般錯誤.

class Operation：表示對張量進行計算的圖形節(jié)點.

class OptimizerOptions

class PaddingFIFOQueue：一個FIFOQueue,通過填充支持批量可變大小的張量.

class PriorityQueue：以優(yōu)先順序排列元素的隊列實現(xiàn).

class QueueBase：隊列實現(xiàn)的基類.

class RandomShuffleQueue：以隨機順序?qū)υ剡M行排隊的隊列實現(xiàn).

class ReaderBase：不同閱讀器類型的基類,每一步產(chǎn)生一個記錄.

class RegisterGradient：用于注冊op類型的漸變函數(shù)的裝飾器.

class RunMetadata

class RunOptions

class Session：運行TensorFlow操作的類.

class SessionLog

class SparseConditionalAccumulator：用于聚合稀疏梯度的條件累加器.

class SparseFeature：用于解析稀疏輸入要素的配置Example.

class SparseTensor：表示稀疏張量.

class SparseTensorValue：SparseTensorValue(indices,values,dense_shape)

class Summary

class TFRecordReader：從TFRecords文件輸出記錄的讀卡器.

class Tensor：代表其中一個輸出Operation.

class TensorArray：類包裝動態(tài)大小,每個時間步長,一次寫入張量陣列.

class TensorInfo

class TensorShape：表示a的形狀Tensor.

class TextLineReader：輸出由換行符分隔的文件行的讀卡器.

class VarLenFeature：用于解析可變長度輸入功能的配置.

class Variable：見變量如何變高

class VariableScope：變量范圍對象進行默認提供get_variable.

class WholeFileReader：將文件的全部內(nèi)容作為值輸出的讀取器.

class constant_initializer：初始化器生成具有常量值的張量.

class ones_initializer：初始化器生成初始化為1的張量.

class orthogonal_initializer：生成正交矩陣的初始化器.

class random_normal_initializer：生成具有正態(tài)分布的張量的初始化器.

class random_uniform_initializer：生成具有均勻分布的張量的初始化器.

class truncated_normal_initializer：生成截斷的正態(tài)分布的初始化器.

class uniform_unit_scaling_initializer：初始化器生成不縮放方差的張量.

class zeros_initializer：初始化器生成初始化為0的張量.

功能

Assert(...)：確定給定條件為真.

NoGradient(...)：指定類型的操作op_type是不可區(qū)分的.

NotDifferentiable(...)：指定類型的操作op_type是不可區(qū)分的.

Print(...)：打印張量列表.

abs(...)：計算張量的絕對值.

accumulate_n(...)：返回張量列表的元素方法和.

acos(...)：計算x元素的acos.

add(...)：返回x + y元素.

add_check_numerics_ops(...)：連接check_numerics到每個浮點張量.

add_n(...)：以元素方式添加所有輸入張量.

add_to_collection(...)：Graph.add_to_collection()使用默認圖形的包裝器.

all_variables(...)：見tf.global_variables.(廢棄)

arg_max(...)：返回在張量的尺寸上具有最大值的索引.

arg_min(...)：返回在張量的尺寸上具有最小值的索引.

argmax(...)：返回在張量軸上具有最大值的索引.

argmin(...)：返回張量的軸的最小值的索引.

as_dtype(...)：將給定值轉(zhuǎn)換type_value為a DType.

as_string(...)：將給定張量中的每個條目轉(zhuǎn)換為字符串.支持很多數(shù)字

asin(...)：以元素為單位進行計算.

assert_equal(...)：斷言條件x == y保持元素.

assert_greater(...)：斷言條件x > y保持元素.

assert_greater_equal(...)：斷言條件x >= y保持元素.

assert_integer(...)：斷言x是整數(shù)dtype.

assert_less(...)：斷言條件x < y保持元素.

assert_less_equal(...)：斷言條件x <= y保持元素.

assert_negative(...)：斷言條件x < 0保持元素.

assert_non_negative(...)：斷言條件x >= 0保持元素.

assert_non_positive(...)：斷言條件x <= 0保持元素.

assert_none_equal(...)：x != y為所有元素斷言條件成立.

assert_positive(...)：斷言條件x > 0保持元素.

assert_proper_iterable(...)靜態(tài)聲明值是“適當(dāng)?shù)摹笨傻?

assert_rank(...)：Assert x有等級rank.

assert_rank_at_least(...)：Assert x具有等于rank或等于等于或等于

assert_same_float_dtype(...)：根據(jù)tensors和驗證并返回浮點型dtype.

assert_scalar(...)

assert_type(...)：靜態(tài)斷言給定的Tensor是指定的類型.

assert_variables_initialized(...)：返回Op以檢查變量是否被初始化.

assign(...)：通過為其分配“值”來更新'ref'.

assign_add(...)：通過向其添加“值”來更新'ref'.

assign_sub(...)：通過從它減去“值”來更新'ref'.

atan(...)：計算x元素的atan.

atan2(...)：計算y/x元素的反正切,尊重參數(shù)的符號.

batch_to_space(...)：BatchToSpace用于T型的4-D張量

batch_to_space_nd(...)：TatchToSpace用于ND的ND張量

betainc(...)：計算正則化的不完全β積分\(I_x(a,b)).

bincount(...)：計算整數(shù)數(shù)組中每個值的出現(xiàn)次數(shù).

bitcast(...)：將張量從一種類型縮放到另一種類型,而不復(fù)制數(shù)據(jù).

boolean_mask(...)：將布爾蒙版應(yīng)用于張量.鼻子的等價物是tensor[mask].

broadcast_dynamic_shape(...)：返回shape_x和之間廣播的動態(tài)形狀shape_y.

broadcast_static_shape(...)：返回shape_x和之間廣播的靜態(tài)形狀shape_y.

case(...)：創(chuàng)建一個案例操作.

cast(...)：將張量投射到新的類型.

ceil(...)：返回不小于x的元素最小整數(shù).

check_numerics(...)：檢查NaN和Inf值的張量.

cholesky(...)：計算一個或多個方陣的Cholesky分解.

cholesky_solve(...)：求解線性方程組A X = RHS,給出Cholesky因式分解.

clip_by_average_norm(...)：將張量值剪切到最大平均L2范數(shù).

clip_by_global_norm(...)：通過他們的規(guī)范的總和的比例來剪切多張張量的值.

clip_by_norm(...)：將張量值剪輯為最大L2范數(shù).

clip_by_value(...)：將張量值剪切到指定的最小值和最大值.

complex(...)：將兩個實數(shù)轉(zhuǎn)換為復(fù)數(shù).

concat(...)：沿一維連接張量.

cond(...)：true_fn()如果謂詞pred為true 則返回else false_fn().(棄用參數(shù))

confusion_matrix(...)：從預(yù)測和標(biāo)簽計算混淆矩陣.

conj(...)：返回復(fù)數(shù)的復(fù)共軛.

constant(...)：創(chuàng)建一個常數(shù)張量.

container(...)：Graph.container()使用默認圖形的包裝器.

control_dependencies(...)：Graph.control_dependencies()使用默認圖形的包裝器.

convert_to_tensor(...)：將給定值轉(zhuǎn)換value為a Tensor.

convert_to_tensor_or_indexed_slices(...)：將給定對象轉(zhuǎn)換為a Tensor或IndexedSlices.

convert_to_tensor_or_sparse_tensor(...)：將值轉(zhuǎn)換為SparseTensor或Tensor.

cos(...)：計算x元素的cos.

count_nonzero(...)：計算張量的尺寸上的非零元素數(shù).

count_up_to(...)：增加'ref',直到達到'limit'.

create_partitioned_variables(...)：根據(jù)給定創(chuàng)建分區(qū)變量列表slicing.

cross(...)：計算成對交叉產(chǎn)品.

cumprod(...)：計算張量的累積產(chǎn)x一起axis.

cumsum(...)：計算張量的累積和x一起axis.

decode_base64(...)：解碼web-safe base64編碼的字符串.

decode_csv(...)：將CSV記錄轉(zhuǎn)換為張量.每列映射到一個張量.

decode_json_example(...)：將JSON編碼的示例記錄轉(zhuǎn)換為二進制協(xié)議緩沖區(qū)字符串.

decode_raw(...)：將字符串的字節(jié)重新解釋為數(shù)字向量.

delete_session_tensor(...)：刪除給定張量句柄的張量.

depth_to_space(...)：DepthToSpace for T型張量

dequantize(...)：將“輸入”張量反量化為浮動張量.

deserialize_many_sparse(...)：SparseTensors從串行化的小型服務(wù)器反序列化和串接.

device(...)：Graph.device()使用默認圖形的包裝器.

diag(...)：返回具有給定對角線值的對角張量.

diag_part(...)：返回張量的對角線部分.

digamma(...)：計算Psi,Lgamma的導(dǎo)數(shù)(絕對值的對數(shù)

div(...)：分割x / y元素(使用Python 2除法運算符語義).

divide(...)：計算的Python的風(fēng)格劃分x的y.

dynamic_partition(...)：分區(qū)data為num_partitions使用指數(shù)從張量partitions.

dynamic_stitch(...)：將data張量的值交織成單張張量.

edit_distance(...)：計算序列間的Levenshtein距離.

einsum(...)：任意維度張量的廣義收縮.

encode_base64(...)：將字符串編碼為網(wǎng)絡(luò)安全的base64格式.

equal(...)：返回(x == y)元素的真值.

erf(...)：計算x元素的高斯誤差函數(shù).

erfc(...)：計算x元素互補誤差函數(shù).

exp(...)：以元素為單位計算指數(shù).\(y = e ^ x \).

expand_dims(...)：將1的尺寸插入張量的形狀.

expm1(...)：以元素為單位計算指數(shù).

extract_image_patches(...)：提取patches從images,并把他們在“深度”輸出尺寸.

eye(...)：構(gòu)造一個單位矩陣,或一批矩陣.

fake_quant_with_min_max_args(...)：假定量化“輸入”張量,將浮點型輸入到相同類型的“輸出”張量.

fake_quant_with_min_max_args_gradient(...)：計算FakeQuantWithMinMaxArgs操作的漸變.

fake_quant_with_min_max_vars(...)：通過全局浮點數(shù)量量化float類型的“輸入”張量 min

fake_quant_with_min_max_vars_gradient(...)：計算FakeQuantWithMinMaxVars操作的漸變.

fake_quant_with_min_max_vars_per_channel(...)：假量化類型浮體的“輸入”張量和形狀中的一個：[d],

fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient(...)：計算FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel操作的漸變.

fft(...)：快速傅立葉變換

fft2d(...)：2D快速傅里葉變換.

fft3d(...)：3D快速傅立葉變換.

fill(...)：創(chuàng)建一個填充了標(biāo)量值的張量.

fixed_size_partitioner(...)：分區(qū)器指定沿給定軸的固定數(shù)量的分片.

floor(...)：返回不大于x的元素最大整數(shù).

floor_div(...)：返回x // y元素.

floordiv(...)：將x / y元素分割,向最負數(shù)整數(shù)舍入.

floormod(...)：返回除數(shù)的元素維數(shù).當(dāng)x < 0xor y < 0是

foldl(...)：折疊在從elems0上解開的張量列表.

foldr(...)：elems在維度0上解壓縮的張量列表中的foldr .

gather(...)從params根據(jù)indices.

gather_nd(...)：從收集的值或片params根據(jù)indices.

get_collection(...)：Graph.get_collection()使用默認圖形的包裝器.

get_collection_ref(...)：Graph.get_collection_ref()使用默認圖形的包裝器.

get_default_graph(...)：返回當(dāng)前線程的默認圖形.

get_default_session(...)：返回當(dāng)前線程的默認會話.

get_local_variable(...)：獲取現(xiàn)有的局部變量或創(chuàng)建一個新的變量.

get_seed(...)：返回一個操作應(yīng)該使用的本地種子給定一個op特定的種子.

get_session_handle(...)：返回句柄data.

get_session_tensor(...)：dtype通過饋送張量手柄來獲取類型的張量.

get_variable(...)：使用這些參數(shù)獲取現(xiàn)有變量或創(chuàng)建一個新變量.

get_variable_scope(...)：返回當(dāng)前的變量范圍.

global_norm(...)：計算多張張量的全局范數(shù).

global_variables(...)：返回全局變量.

global_variables_initializer(...)：返回初始化全局變量的Op.

gradients(...)：構(gòu)造yswrt x 的和的符號偏導(dǎo)數(shù)xs.

greater(...)：以元素方式返回(x> y)的真值.

greater_equal(...)：以元素方式返回(x> = y)的真值.

group(...)：創(chuàng)建一個組合多個操作的操作.

hessians(...)：構(gòu)造的總和的Hessian矩陣ys相對于x在xs.

histogram_fixed_width(...)：返回值的直方圖.

identity(...)：返回與輸入張量或值相同的形狀和內(nèi)容的張量.

ifft(...)：快速傅里葉逆變換.

ifft2d(...)：反向二維快速傅里葉變換.

ifft3d(...)：反3D快速傅里葉變換.

igamma(...)：計算較低的正則化不完全伽瑪函數(shù)Q(a, x).

igammac(...)：計算上限正則化不完全伽瑪函數(shù)Q(a, x).

imag(...)：返回復(fù)數(shù)的虛部.

import_graph_def(...)：將圖形graph_def導(dǎo)入當(dāng)前默認值Graph.

initialize_all_tables(...)：返回初始化默認圖表的所有表的Op.(廢棄)

initialize_all_variables(...)：見tf.global_variables_initializer.(廢棄)

initialize_local_variables(...)：見tf.local_variables_initializer.(廢棄)

initialize_variables(...)：見tf.variables_initializer.(廢棄)

invert_permutation(...)：計算張量的逆排列.

is_finite(...)：返回x的元素是有限的.

is_inf(...)：返回x的元素是Inf.

is_nan(...)：返回x的元素是NaN.

is_non_decreasing(...)：返回True是否x為遞減.

is_numeric_tensor(...)

is_strictly_increasing(...)：返回True是否x嚴(yán)格增加.

is_variable_initialized(...)：測試變量是否被初始化.

lbeta(...)：計算\(ln(| Beta(x)|)\),沿著最后一個維度減少.

less(...)：以元素為單位返回(x <y)的真值.

less_equal(...)：以元素為單位返回(x <= y)的真值.

lgamma(...)：計算Gamma(x)元素絕對值的日志.

lin_space(...)：在一個間隔內(nèi)生成值.

linspace(...)：在一個間隔內(nèi)生成值.

load_file_system_library(...)：加載一個包含文件系統(tǒng)實現(xiàn)的TensorFlow插件.

load_op_library(...)：加載一個包含自定義操作和內(nèi)核的TensorFlow插件.

local_variables(...)：返回局部變量.

local_variables_initializer(...)：返回一個初始化所有局部變量的Op.

log(...)：計算x元素的自然對數(shù).

log1p(...)：計算(1 + x)元素的自然對數(shù).

log_sigmoid(...)：計算單元格的日志Sigmoid x.

logical_and(...)：以元素方式返回x AND y的真值.

logical_not(...)：返回NOT元素的真值.

logical_or(...)：以元素方式返回x OR y的真值.

logical_xor(...)：x ^ y =(x | y)＆?(x＆y).

make_ndarray(...)：從張量創(chuàng)建一個numpy ndarray.

make_template(...)給定一個任意函數(shù),包裝它,使它進行變量共享.

make_tensor_proto(...)：創(chuàng)建一個TensorProto.

map_fn(...)：從elems維度0上解壓縮的張量列表中的地圖.

matching_files(...)：返回與一個或多個glob模式匹配的文件集.

matmul(...)：乘矩陣a矩陣b,產(chǎn)生a* b.

matrix_band_part(...)：復(fù)制一張張量,將每個最內(nèi)層矩陣中的所有內(nèi)容設(shè)置在中心頻帶之外

matrix_determinant(...)：計算一個方塊矩陣的行列式.

matrix_diag(...)：返回具有給定批量對角線值的批次對角張量.

matrix_diag_part(...)：返回分批張量的批量對角線部分.

matrix_inverse(...)：計算一個或多個平方可逆矩陣或它們的倒數(shù)

matrix_set_diag(...)：返回具有新批批對角線值的批次矩陣張量.

matrix_solve(...)：求解線性方程組.

matrix_solve_ls(...)：解決一個或多個線性最小二乘問題.

matrix_transpose(...)：轉(zhuǎn)移張量的最后兩維a.

matrix_triangular_solve(...)：用上或下三角矩陣求解線性方程組

maximum(...)：返回x和y的最大值(即x> y？x：y).

meshgrid(...)：廣播ND網(wǎng)格評估參數(shù).

min_max_variable_partitioner(...)分區(qū)器分配每個切片的最小大小.

minimum(...)：返回x和y的最小值(即x <y？x：y).

mod(...)：返回除數(shù)的元素維數(shù).當(dāng)x < 0xor y < 0是

model_variables(...)：返回MODEL_VARIABLES集合中的所有變量.

moving_average_variables(...)：返回維持移動平均線的所有變量.

multinomial(...)：從多項分布中抽取樣本.

multiply(...)：以元素為單位返回x * y.

name_scope(...)：返回定義Python操作時使用的上下文管理器.

negative(...)：以元素為單位計算數(shù)字負值.

no_op(...)： 什么也沒做.僅用作控制邊的占位符.

no_regularizer(...)：使用此函數(shù)來防止變量的正則化.

norm(...)：計算向量,矩陣和張量的范數(shù).

not_equal(...)：以元素方式返回(x！= y)的真值.

one_hot(...)：返回一個熱張量.

ones(...)：創(chuàng)建一個所有元素設(shè)置為1的張量.

ones_like(...)：創(chuàng)建一個所有元素設(shè)置為1的張量.

op_scope(...)：DEPRECATED.與上面的name_scope相同,只是不同的參數(shù)順序.

pad(...)：貼一張張量

parallel_stack(...)：將等級R張數(shù)列表(R+1)并列成一個等級.

parse_example(...)解析Example成一張dict張量.

parse_single_example(...)解析一個單一的Example原型.

parse_single_sequence_example(...)解析一個單一的SequenceExample原型.

parse_tensor(...)：將序列化的張量流轉(zhuǎn)換成Tensor.

placeholder(...)：插入一個總是喂食的張量的占位符.

placeholder_with_default(...)：input當(dāng)輸出不輸入時通過的占位符op .

polygamma(...)：計算多項式函數(shù)\(\ psi ^ {(n)}(x)\).

pow(...)：計算一個值到另一個值的權(quán)力.

py_func(...)：包裝一個python函數(shù),并將其用作TensorFlow操作.

qr(...)：計算一個或多個矩陣的QR分解.

quantize_v2(...)：將類型“float”的“輸入”張量量化為'T'類型的'輸出'張量.

quantized_concat(...)：沿一維連接量化張量.

random_crop(...)：隨機地將張量縮小到給定尺寸.

random_gamma(...)：shape從每個給定的伽瑪分布中抽取樣本.

random_normal(...)：從正態(tài)分布輸出隨機值.

random_poisson(...)：shape從給定泊松分布中抽取樣本.

random_shuffle(...)：沿其第一維隨機洗牌一張張量.

random_uniform(...)：從均勻分布輸出隨機值.

range(...)：創(chuàng)建一個數(shù)字序列.

rank(...)：返回張量的等級.

read_file(...)：讀取并輸出輸入文件名的全部內(nèi)容.

real(...)：返回復(fù)數(shù)的實部.

realdiv(...)：為實際類型返回x / y元素.

reciprocal(...)：計算x元素的倒數(shù).

reduce_all(...)：計算張量的維數(shù)中元素的“邏輯”和“邏輯”.

reduce_any(...)：計算張量的尺寸上的元素的“邏輯”或“邏輯”.

reduce_join(...)：在給定的維度上加入一個字符串張量.

reduce_logsumexp(...)：計算log(sum(exp(元素橫跨尺度的元素))).

reduce_max(...)：計算張量的尺寸的最大值.

reduce_mean(...)：計算張量的尺寸的元素平均值.

reduce_min(...)：計算張量的尺寸的最小值.

reduce_prod(...)：計算張量的尺寸的元素乘積.

reduce_sum(...)：計算張量的尺寸的元素總和.

register_tensor_conversion_function(...)：注冊轉(zhuǎn)換的對象的功能base_type來Tensor.

report_uninitialized_variables(...)：添加操作以列出未初始化變量的名稱.

required_space_to_batch_paddings(...)：計算使block_shape除以input_shape所需的填充.

reset_default_graph(...)：清除默認圖形堆棧并重置全局默認圖形.

reshape(...)重塑一張張量.

reverse(...)：反轉(zhuǎn)張量的具體尺寸.

reverse_sequence(...)：反轉(zhuǎn)可變長度切片.

reverse_v2(...)：反轉(zhuǎn)張量的具體尺寸.

rint(...)：返回最接近x的元素整數(shù).

round(...)：將元素的值逐個舍入到最接近的整數(shù).

rsqrt(...)：計算x元素平方根的倒數(shù).

saturate_cast(...)：執(zhí)行的安全飽和投value來dtype.

scalar_mul(...)：將標(biāo)量乘以一個Tensor或一個IndexedSlices對象.

scan(...)：掃描從elems維度0 解壓縮的張量列表.

scatter_add(...)：將稀疏更新添加到變量引用.

scatter_div(...)：通過稀疏更新來劃分變量引用.

scatter_mul(...)：將稀疏更新乘以變量引用.

scatter_nd(...)：分散updates成一個新的(最初的零)張量indices.

scatter_nd_add(...)：應(yīng)用稀疏加法updates和單個值或切片之間

scatter_nd_sub(...)：在updates各個值或片之間應(yīng)用稀疏減法

scatter_nd_update(...)：將稀疏應(yīng)用于updates給定的單個值或切片

scatter_sub(...)：將稀疏更新減去變量引用.

scatter_update(...)：將稀疏更新應(yīng)用于變量引用.

segment_max(...)：計算張量的最大值.

segment_mean(...)：計算張量段的平均值.

segment_min(...)：計算張量段的最小值.

segment_prod(...)：沿張量段劃分產(chǎn)品.

segment_sum(...)：計算張量的線段的總和.

self_adjoint_eig(...)：計算一批自伴隨矩陣的特征分解.

self_adjoint_eigvals(...)：計算一個或多個自伴隨矩陣的特征值.

sequence_mask(...)：返回表示每行前N個位置的掩碼張量.

serialize_many_sparse(...)：將一個N-minibatch 序列SparseTensor化成一個[N, 3]字符串Tensor.

serialize_sparse(...)：將序列SparseTensor化為字符串3向量(1-D Tensor)對象.

set_random_seed(...)：設(shè)置圖級隨機種子.

setdiff1d(...)：計算兩個數(shù)字或字符串列表之間的差異.

shape(...)：返回張量的形狀.

shape_n(...)：返回張量的形狀.

sigmoid(...)：計算x元素的sigmoid .

sign(...)：返回數(shù)字符號的元素指示.

sin(...)：計算x元素的sin.

size(...)：返回張量的大小.

slice(...)：從張量提取切片.

space_to_batch(...)：用于T型的4-D張量的SpaceToBatch

space_to_batch_nd(...)：用于T型ND的張量的SpaceToBatch

space_to_depth(...)：對于T型張量的SpaceToDepth

sparse_add(...)：添加兩個張量,其中至少有一個是a SparseTensor.

sparse_concat(...)：連接SparseTensor指定維度的列表.

sparse_fill_empty_rows(...)：SparseTensor使用默認值在輸入2-D中填充空行.

sparse_mask(...)：面具元素IndexedSlices.

sparse_matmul(...)：用矩陣“b”乘以矩陣“a”.

sparse_maximum(...)：返回兩個SparseTensors的元素最大值.

sparse_merge(...)：將一批功能ID和值合并為一個SparseTensor.

sparse_minimum(...)：返回兩個SparseTensors的元素最小值.

sparse_placeholder(...)：插入一個將始終供給的稀疏張量的占位符.

sparse_reduce_sum(...)：計算SparseTensor的尺寸上的元素總和.

sparse_reduce_sum_sparse(...)：計算SparseTensor的尺寸上的元素總和.

sparse_reorder(...)：將a SparseTensor重新排列成規(guī)范的行排序.

sparse_reset_shape(...)：重新設(shè)置SparseTensor索引和值不變的形狀.

sparse_reshape(...)：重塑一個SparseTensor新的密集形狀的值.

sparse_retain(...)：保留a中指定的非空值SparseTensor.

sparse_segment_mean(...)：計算張量稀疏段的平均值.

sparse_segment_sqrt_n(...)：計算張量的稀疏段除以N的sqrt之和.

sparse_segment_sum(...)：計算張量稀疏片段的總和.

sparse_softmax(...)：將softmax應(yīng)用于批量ND SparseTensor.

sparse_split(...)：分割SparseTensor成num_split張量axis.

sparse_tensor_dense_matmul(...)：乘以稀疏傳感器(等級2)“A”由密集矩陣“B”.

sparse_tensor_to_dense(...)：將A SparseTensor轉(zhuǎn)換為密集張量.

sparse_to_dense(...)：將稀疏表示轉(zhuǎn)換為密集張量.

sparse_to_indicator(...)：將SparseTensorids轉(zhuǎn)換為密集的布爾指標(biāo)張量.

sparse_transpose(...)：轉(zhuǎn)移a SparseTensor

split(...)：將張量分解成子張量.

sqrt(...)：計算x元素的平方根.

square(...)：計算x元素的平方.

squared_difference(...)：返回(x - y)(x - y)元素.

squeeze(...)：從張量的形狀去除尺寸1的尺寸.

stack(...)：將等級R張數(shù)列入一個等級(R+1).

stop_gradient(...)：停止梯度計算.

strided_slice(...)：提取張量片(廣義python數(shù)組索引).

string_join(...)：將給定的弦張量列表中的字符串連接成一個張量;

string_split(...)：劈裂元素source根據(jù)delimiter成SparseTensor.

string_to_hash_bucket(...)：將輸入Tensor中的每個字符串轉(zhuǎn)換為其哈希值多個桶.

string_to_hash_bucket_fast(...)：將輸入Tensor中的每個字符串轉(zhuǎn)換為其哈希值多個桶.

string_to_hash_bucket_strong(...)：將輸入Tensor中的每個字符串轉(zhuǎn)換為其哈希值多個桶.

string_to_number(...)：將輸入Tensor中的每個字符串轉(zhuǎn)換為指定的數(shù)字類型.

substr(...)：從Tensor字符串中返回子串.

subtract(...)：返回x-y元素.

svd(...)：計算一個或多個矩陣的奇異值分解.

tables_initializer(...)：返回初始化默認圖表的所有表的Op.

tan(...)：計算x元素的tan.

tanh(...)：計算x元素的雙曲正切.

tensordot(...)：a和b沿指定軸的張量收縮.

tile(...)：通過平鋪給定的張量構(gòu)造張量.

to_bfloat16(...)：用一個張量來輸入bfloat16.

to_double(...)：用一個張量來輸入float64.

to_float(...)：用一個張量來輸入float32.

to_int32(...)：用一個張量來輸入int32.

to_int64(...)：用一個張量來輸入int64.

trace(...)：計算張量的軌跡x.

trainable_variables(...)：返回創(chuàng)建的所有變量trainable=True.

transpose(...)：轉(zhuǎn)置a.根據(jù)尺寸來確定perm.

truediv(...)：分割x / y元素(使用Python 3除法運算符語義).

truncated_normal(...)：從截斷的正態(tài)分布輸出隨機值.

truncatediv(...)：對整數(shù)類型返回x / y元素.

truncatemod(...)：返回除數(shù)的元素維數(shù).這樣就模??擬了C語義

tuple(...)：組合張量在一起

unique(...)：在1-D張量中找到獨特的元素.

unique_with_counts(...)：在1-D張量中找到獨特的元素.

unsorted_segment_max(...)：計算張量段的最大值.

unsorted_segment_sum(...)：計算張量的線段的總和.

unstack(...)：解包一個秩的給定尺寸R張成秩(R-1)張量.

variable_axis_size_partitioner(...)：獲取VariableScope的分隔符,以將碎片保留在下面max_shard_bytes.

variable_op_scope(...)：已棄用：用于定義創(chuàng)建變量的操作的上下文管理器.

variable_scope(...)：返回一個用于定義創(chuàng)建變量(層)的op的上下文管理器.

variables_initializer(...)：返回一個初始化變量列表的Op.

verify_tensor_all_finite(...)：斷言張量不包含任何NaN或Inf.

where(...)：從x或返回元素y,取決于condition.

while_loop(...)：body條件cond為真時重復(fù).

write_file(...)：將內(nèi)容寫入文件,輸入文件名.創(chuàng)建文件(如果不存在).

zeros(...)：創(chuàng)建一個所有元素設(shè)置為零的張量.

zeros_like(...)：創(chuàng)建一個所有元素設(shè)置為零的張量.

zeta(...)：計算Hurwitz zeta函數(shù)\(\ zeta(x,q)\).

其他成員

COMPILER_VERSION

GIT_VERSION

GRAPH_DEF_VERSION

GRAPH_DEF_VERSION_MIN_CONSUMER

GRAPH_DEF_VERSION_MIN_PRODUCER

QUANTIZED_DTYPES

VERSION

__compiler_version__

__git_version__

__version__

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