TensorFlow函数教程:tf.keras.backend

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2019-03-02

tf.keras.backend函数

定义在:tensorflow/_api/v1/keras/backend/__init__.py。

Keras后端API。

class name_scope:定义Python操作时使用的上下文管理器。

函数

abs(...):元素绝对值。

all(...):按位减少(逻辑AND)。

any(...):按位减少(逻辑OR)。

arange(...):创建包含整数序列的1D张量。

argmax(...):返回沿轴的最大值的索引。

argmin(...):返回沿轴的最小值的索引。

backend(...):用于确定当前后端的可公开访问的方法。

batch_dot(...):批量化的点积。

batch_flatten(...):将nD张量转换为具有相同0维的2D张量。

batch_get_value(...):返回多个张量变量的值。

batch_normalization(...):在x给定平均值,var,beta和gamma上应用批处理规范化。

batch_set_value(...):一次设置多个张量变量的值。

bias_add(...):向张量添加偏向量。

binary_crossentropy(...):输出张量和目标张量之间的二进制交叉熵。

cast(...):将张量转换为不同的dtype并返回它。

cast_to_floatx(...):将Numpy数组转换为默认的Keras浮点类型。

categorical_crossentropy(...):输出张量和目标张量之间的分类交叉熵。

clear_session(...):销毁当前的TF图并创建一个新图。

clip(...):元素值剪切。

concatenate(...):沿着指定轴连接张量列表。

constant(...):创建一个常数张量。

conv1d(...):1D卷积。

conv2d(...):2D卷积。

conv2d_transpose(...):2D反卷积。

conv3d(...):3D卷积。

cos(...):计算x元素的余弦。

count_params(...):返回变量或张量中的静态元素数。

ctc_batch_cost(...):在每个批处理元素上运行CTC损失算法。

ctc_decode(...):解码softmax的输出。

ctc_label_dense_to_sparse(...):将CTC标签从密集转换为稀疏。

dot(...):将2个张量(或变量)相乘并返回张量。

dropout(...):将x中的条目随机设置为零,同时缩放整个张量。

dtype(...):以字符串形式返回Keras张量或变量的dtype。

elu(...):指数线性单位。

epsilon(...):返回数值表达式中使用的模糊因子的值。

equal(...):两个张量之间的元素相等。

eval(...):评估变量的值。

exp(...):元素指数。

expand_dims(...):在索引“axis”处添加1个大小的维度。

eye(...):实例化一个单位矩阵并返回它。

flatten(...):扁平化张量。

floatx(...):以字符串形式返回默认的float类型。

foldl(...):使用fn从左到右组合elem来减少elem。

foldr(...):使用fn从右到左组合elem来减少elem。

function(...):实例化Keras函数。

gather(...):检索张量reference中的索引indices的元素。

get_session(...):返回后端使用的TF会话。

get_uid(...):将字符串前缀与TensorFlow图中的整数计数器相关联。

get_value(...):返回变量的值。

gradients(...):返回loss w.r.t. variables的渐变。

greater(...):(x> y)的元素真值。

greater_equal(...):(x> = y)的元素真值。

hard_sigmoid(...):Sigmoid的分段线性近似。

image_data_format(...):返回默认的图像数据格式规则。

in_test_phase(...):在测试阶段选择x,否则选择alt。

in_top_k(...):返回targets是否在前k个predictions中。

in_train_phase(...):在训练阶段选择x,否则选择alt。

int_shape(...):返回张量或变量的形状,作为int或None条目的元组。

is_sparse(...):返回张量是否是稀疏张量。

l2_normalize(...):将L2范数与指定轴一起标准化为张量。

learning_phase(...):返回学习阶段标志。

less(...):(x <y)的元素真值。

less_equal(...):(x <= y)的元素真值。

log(...):元素日志。

manual_variable_initialization(...):设置手动变量初始化标志。

map_fn(...):将函数fn映射到元素elems并返回输出。

max(...):张量中的最大值。

maximum(...):两个张量的元素最大值。

mean(...):张量的平均值,与指定的轴一起。

min(...):张量中的最小值。

minimum(...):两个张量的元素最小值。

moving_average_update(...):计算变量的移动平均值。

ndim(...):以整数形式返回张量中的轴数。

normalize_batch_in_training(...):计算批处理的mean和std,然后在批处理上应用batch_normalization。

not_equal(...):两个张量之间的元素不等式。

one_hot(...):计算整数张量的one-hot表示。

ones(...):实例化一个全1变量并返回它。

ones_like(...):实例化与另一个张量具有相同形状的全1变量。

permute_dimensions(...):在张量中置换轴。

placeholder(...):实例化占位符张量并返回它。

pool2d(...):2D池。

pool3d(...):3D池。

pow(...):元素取幂。

print_tensor(...):评估时打印message和张量值。

prod(...):将张量中的值与指定轴相乘。

random_binomial(...):返回具有随机二项分布值的张量。

random_normal(...):返回值的正态分布的张量。

random_normal_variable(...):使用从正态分布中提取的值实例化变量。

random_uniform(...):返回值均匀分布的张量。

random_uniform_variable(...):使用从均匀分布中提取的值实例化变量。

relu(...):整流线性单元。

repeat(...):重复2D张量。

repeat_elements(...):沿轴重复张量的元素,如np.repeat。

reset_uids(...):重置图标识符。

reshape(...):将张量重置为指定的shape。

resize_images(...):调整4D张量中包含的图像的大小。

resize_volumes(...):调整5D张量中包含的卷的大小。

reverse(...):沿指定轴反转张量。

rnn(...):迭代张量的时间维度。

round(...):元素四舍五入到最接近的整数。

separable_conv2d(...):带可分离滤镜的2D卷积。

set_epsilon(...):设置数值表达式中使用的模糊因子的值。

set_floatx(...):设置默认的浮点类型。

set_image_data_format(...):设置图像数据格式约定的值。

set_learning_phase(...):将学习阶段设置为固定值。

set_session(...):设置全局TensorFlow会话。

set_value(...):从Numpy数组中设置变量的值。

shape(...):返回张量或变量的符号形状。

sigmoid(...):元素sigmoid。

sign(...):元素符号。

sin(...):计算x元素的正弦。

softmax(...):张量的Softmax。

softplus(...):张量的Softplus。

softsign(...):张量的Softsign。

sparse_categorical_crossentropy(...):具有整数目标的分类交叉熵。

spatial_2d_padding(...):填充4D张量的第2和第3维。

spatial_3d_padding(...):在深度,高度,宽度的维度上用0填充5D张量。

sqrt(...):元素的平方根。

square(...):元素的平方。

squeeze(...):从索引“axis”处的张量中移除1维。

stack(...):将秩为R的张量的列表堆叠为秩为R+1的张量。

std(...):张量的标准偏差,与指定的轴一起。

stop_gradient(...):返回variables,但每个其他变量为零梯度w.r.t。

sum(...):张量中的值的总和,与指定的轴一起。

switch(...):根据标量值在两个操作之间切换。

tanh(...):元素的正切。

temporal_padding(...):填充3D张量的中间维度。

tile(...):通过平铺x * n来创建张量。

to_dense(...):将稀疏张量转换为密集张量并返回它。

transpose(...):转置张量并返回它。

truncated_normal(...):返回具有截断的随机正态值分布的张量。

update(...)

update_add(...):通过添加increment更新x值。

update_sub(...):通过减去decrement更新x值。

var(...):张量的方差,与指定的轴一起。

variable(...):实例化变量并返回它。

zeros(...):实例化一个全零变量并返回它。

zeros_like(...):实例化与另一个张量具有相同形状的全零变量。


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