TensorFlow v2.16 Overview

TensorFlow v2.16.1 Overview
  一、模块 Modules

模块是TensorFlow中构造代码的一种方式，将相关的功能和类封装在一起，方便用户使用和管理。每个模块都提供了特定领域的公共API。
序号模块名称中文名称英文阐明中文阐明作用解释1audio module音频模块Public API for tf._api.v2.audio namespace音频处置惩罚相关的公共 API 命名空间该模块提供了一系列用于处置惩罚音频数据的公共 API，可进行音频文件的读取、写入、特征提取等操作，常用于语音辨认、音频分类、语音合成等与音频相关的呆板学习任务。2autodiff module自动微分模块Public API for tf._api.v2.autodiff namespace自动微分相关的公共 API 命名空间此模块的公共 API 主要用于自动计算函数的导数。在深度学习练习中，它能高效计算丧失函数关于模型参数的梯度，从而为优化算法（如梯度降落）更新模型参数提供关键支持。3autograph module自动图模块Public API for tf._api.v2.autograph namespace自动图转换相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 可以将 Python 代码自动转换为 TensorFlow 图代码。图模式执行效率更高，使用此模块能让用户以更天然的 Python 语法编写代码，同时享受图模式带来的性能提拔。4bitwise module位运算模块Public API for tf._api.v2.bitwise namespace位运算相关的公共 API 命名空间提供了对张量进行位运算的公共 API，像按位与、按位或、按位异或等操作。在某些特定算法或数据处置惩罚场景中，位运算可实现高效的数据编码、压缩等功能。5compat module兼容性模块Public API for tf._api.v2.compat namespace兼容性处置惩罚相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 用于处置惩罚差别版本 TensorFlow 之间的兼容性问题。当从旧版本升级到新版本或混合使用差别版本代码时，可资助在新版本中使用旧版本的 API，减少代码修改量。6config module配置模块Public API for tf._api.v2.config namespace系统配置相关的公共 API 命名空间其公共 API 允许用户对 TensorFlow 的运行情况进行配置，例如设置 GPU 内存分配策略、指定使用的计算装备等，以优化程序性能，充分使用硬件资源。7data module数据模块Public API for tf._api.v2.data namespace数据处置惩罚与加载相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 用于构建高效的数据输入管道。在呆板学习中，能方便地创建、转换和批量处置惩罚数据集，适用于处置惩罚大规模数据集，进步数据处置惩罚和模型练习的效率。8debugging module调试模块Public API for tf._api.v2.debugging namespace调试工具相关的公共 API 命名空间提供了一系列用于调试 TensorFlow 程序的公共 API，如打印张量的值、查抄张量的外形和类型等，资助开辟者在开辟过程中快速定位息争决问题。9distribute module分布式模块Public API for tf._api.v2.distribute namespace分布式练习与推理相关的公共 API 命名空间此模块的公共 API 支持在多个装备（如多个 GPU、多个服务器）上进行分布式练习和推理。通过并行计算，可显著进步模型的练习和推理速度，加快开辟周期。10dtypes module数据类型模块Public API for tf._api.v2.dtypes namespace数据类型定义相关的公共 API 命名空间该模块定义了 TensorFlow 中支持的各种数据类型，如整数类型、浮点类型、布尔类型等，并提供了对这些数据类型进行管理和操作的公共 API，在创建张量和进行计算时需指定合适的数据类型。11errors module错误处置惩罚模块Public API for tf._api.v2.errors namespace错误处置惩罚相关的公共 API 命名空间包含了 TensorFlow 中可能出现的各种错误类型和异常处置惩罚机制的公共 API。当程序出现错误时，可资助开辟者辨认和处置惩罚差别类型的错误，增强程序的健壮性。12experimental module实验性模块Public API for tf._api.v2.experimental namespace实验性功能相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 包含了一些处于实验阶段的功能和特性。这些功能可能还不稳定，但为开辟者提供了探索新方法和新技术的机会，可用于尝试新的应用场景。13feature_column module特征列模块Public API for tf._api.v2.feature_column namespace特征工程相关的公共 API 命名空间其公共 API 主要用于处置惩罚呆板学习中的特征工程任务。可以对差别类型的特征（如数值特征、分类特征）进行预处置惩罚和转换，方便构建和练习呆板学习模型。14graph_util module图工具模块Public API for tf._api.v2.graph_util namespace计算图操作与优化相关的公共 API 命名空间提供了一系列用于操作和优化 TensorFlow 计算图的公共 API，如归并图、冻结图等。这些操作可优化图的结构，减少内存占用和计算量，进步模型的部署效率。15image module图像模块Public API for tf._api.v2.image namespace图像处置惩罚相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 用于处置惩罚图像数据，包括图像的读取、解码、裁剪、缩放、旋转等操作。在图像分类、目标检测、图像生成等计算机视觉任务中广泛应用。16io module输入输出模块Public API for tf._api.v2.io namespace数据输入输出相关的公共 API 命名空间提供了数据的输入和输出操作的公共 API，例如读取和写入各种格式的文件（如 CSV、JSON 等），以及保存和加载模型等，方便数据的存储和加载。17keras moduleKeras 模块DO NOT EDIT.Keras 框架相关的公共 API 命名空间Keras 是一个高级神经网络 API，该模块集成了 Keras 的功能，提供了简朴易用的接口来构建、编译和练习深度学习模型，支持各种常见的模型架构。18linalg module线性代数模块Public API for tf._api.v2.linalg namespace线性代数运算相关的公共 API 命名空间其公共 API 提供了一系列线性代数运算功能，如矩阵乘法、矩阵求逆、特征值分解等。在深度学习中，很多操作都依赖于线性代数运算，该模块为这些运算提供了高效的实现。19lite module轻量级模块Public API for tf._api.v2.lite namespace轻量级模型部署相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 主要用于将 TensorFlow 模型转换为适用于移动和嵌入式装备的轻量级格式。通过模型压缩和优化，减少模型巨细和计算量，实现资源受限装备上的高效推理。20lookup module查找表模块Public API for tf._api.v2.lookup namespace查找表操作相关的公共 API 命名空间提供了创建和使用查找表的公共 API，用于将离散的键映射到相应的值。在处置惩罚分类数据时，可方便地将类别标签转换为数值，进步数据处置惩罚效率。21math module数学模块Public API for tf._api.v2.math namespace数学运算相关的公共 API 命名空间包含了各种数学运算的公共 API，如根本算术运算、三角函数、指数函数、对数函数等。在深度学习中，这些运算用于构建模型的丧失函数、激活函数等。22mlir moduleMLIR 模块Public API for tf._api.v2.mlir namespaceMLIR 中心表示相关的公共 API 命名空间MLIR（Multi - Level Intermediate Representation）是一种中心表示情势，该模块的公共 API 用于对 TensorFlow 计算图进行基于 MLIR 的优化和转换，进步模型的执行效率。23nest module嵌套结构模块Public API for tf._api.v2.nest namespace嵌套数据结构处置惩罚相关的公共 API 命名空间提供了处置惩罚嵌套数据结构（如列表、元组、字典等）的公共 API，可对这些结构进行扁平化、反扁平化等操作，方便在处置惩罚复杂数据结构时进行数据处置惩罚和操作。24nn module神经网络模块Public API for tf._api.v2.nn namespace神经网络层与操作相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 提供了构建神经网络所需的各种层和操作，如卷积层、池化层、全连接层、激活函数等，是构建深度学习模型的基础。25profiler module性能分析模块Public API for tf._api.v2.profiler namespace性能分析工具相关的公共 API 命名空间其公共 API 用于对 TensorFlow 程序进行性能分析，可获取程序的运行时间、内存使用情况等信息，资助开辟者找出性能瓶颈并进行优化。26quantization module量化模块Public API for tf._api.v2.quantization namespace模型量化相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 用于对模型进行量化处置惩罚，将模型中的浮点数参数转换为低精度的整数或定点数，从而减少模型巨细和计算量，进步推理速度，同时尽量保持模型精度。27queue module队列模块Public API for tf._api.v2.queue namespace队列操作相关的公共 API 命名空间提供了队列操作的公共 API，用于在 TensorFlow 中实现异步数据处置惩罚和多线程操作。队列可作为数据缓冲区，协调差别线程或历程之间的数据传输，进步数据处置惩罚效率。28ragged module不规则张量模块Public API for tf._api.v2.ragged namespace不规则张量处置惩罚相关的公共 API 命名空间用于处置惩罚不规则张量（某些维度长度差别的张量）的公共 API。在处置惩罚变长数据（如文本序列）时，可更天然地表示和处置惩罚数据，无需进行填充操作。29random module随机数模块Public API for tf._api.v2.random namespace随机数生成相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 提供了生成随机数的功能，如随机整数、随机浮点数、随机分布等。在深度学习中，随机数用于初始化模型参数、数据增强等操作。30raw_ops module原始操作模块Public API for tf._api.v2.raw_ops namespace原始操作相关的公共 API 命名空间包含了 TensorFlow 的原始操作的公共 API，这些操作是 TensorFlow 底层的根本操作，通常用于实现更高级的功能，一般开辟者较少直接使用。31saved_model module保存模型模块Public API for tf._api.v2.saved_model namespace模型保存与加载相关的公共 API 命名空间提供了保存和加载 TensorFlow 模型的公共 API，可将练习好的模型保存到磁盘，以便后续部署和使用，也可加载之前保存的模型进行推理或继承练习。32sets module集合模块Public API for tf._api.v2.sets namespace集合运算相关的公共 API 命名空间其公共 API 提供了对集合进行操作的功能，如集合的并集、交集、差集等，可用于处置惩罚需要进行集合运算的任务。33signal module信号处置惩罚模块Public API for tf._api.v2.signal namespace信号处置惩罚相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 用于处置惩罚信号数据（如音频信号、图像信号），提供了信号处置惩罚的操作，如傅里叶变换、卷积等，可用于信号的分析和处置惩罚。34sparse module希奇张量模块Public API for tf._api.v2.sparse namespace希奇张量处置惩罚相关的公共 API 命名空间提供了处置惩罚希奇张量（大部分元素为零的张量）的公共 API，包括希奇张量的创建、操作和计算等功能。在处置惩罚大规模希奇数据时，可节省内存和计算资源。35strings module字符串模块Public API for tf._api.v2.strings namespace字符串处置惩罚相关的公共 API 命名空间其公共 API 提供了对字符串进行操作的功能，如字符串的拼接、分割、编码、解码等，在处置惩罚文本数据时非常有用。36summary module择要模块Public API for tf._api.v2.summary namespace练习信息记录与可视化相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 用于记录和可视化练习过程中的各种信息，如丧失值、准确率、模型参数等。可将这些信息保存到文件，使用 TensorBoard 工具进行可视化分析。37sysconfig module系统配置信息模块Public API for tf._api.v2.sysconfig namespace系统配置信息相关的公共 API 命名空间提供了关于 TensorFlow 系统配置的信息的公共 API，如编译选项、依赖库等，资助开辟者相识 TensorFlow 的编译情况和配置情况。38test module测试模块Public API for tf._api.v2.test namespace单位测试相关的公共 API 命名空间其公共 API 用于编写和运行 TensorFlow 程序的单位测试，提供了测试工具和断言函数，确保代码的正确性和稳定性。39tpu moduleTPU 模块Public API for tf._api.v2.tpu namespaceTPU 计算相关的公共 API 命名空间该模块的公共 API 用于支持在张量处置惩罚单位（TPU）上进行练习和推理。TPU 是专门为深度学习设计的硬件加速器，此模块可充分使用 TPU 的高性能进行模型练习。40train module练习模块Public API for tf._api.v2.train namespace模型练习相关的公共 API 命名空间提供了练习模型所需的工具和算法的公共 API，如优化器、学习率调度器等，资助开辟者选择合适的练习策略，进步模型练习效果。41types module类型模块Public API for tf._api.v2.types namespace类型定义与操作相关的公共 API 命名空间定义了 TensorFlow 中各种类型的抽象和接口的公共 API，用于同一和规范差别类型的对象，进步代码的可读性和可维护性。42version module版本模块Public API for tf._api.v2.version namespace版本信息相关的公共 API 命名空间提供了关于 TensorFlow 版本信息的公共 API，如版本号、发布日期等，方便开辟者相识当前使用的版本，并在需要时进行版本管理。43xla moduleXLA 模块Public API for tf._api.v2.xla namespaceXLA 编译相关的公共 API 命名空间XLA（Accelerated Linear Algebra）是一种用于加速线性代数运算的编译器，该模块的公共 API 可将 TensorFlow 计算图编译为 XLA 可执行的代码，进步模型的执行效率。 二、类 Classes

类是面向对象编程中的一种抽象，用于封装数据和方法。TensorFlow中的类提供了各种功能和数据结构。
序号类名称中文名称英文阐明中文阐明作用解释1AggregationMethod聚合方法类A class listing aggregation methods used to combine gradients.列出用于归并梯度的聚合方法的类。在分布式练习中，差别装备计算出的梯度需要进行归并。该类提供了各种归并梯度的方法，例如求和、求平均等，资助用户选择合适的方式来聚合梯度，从而更有效地更新模型参数。2CriticalSection临界区类Critical section.临界区。用于在多线程或多历程情况中，确保同一时间只有一个线程或历程可以访问特定的资源或执行特定的代码块，避免数据竞争和不一致的问题，保证程序的正确性和稳定性。3DType数据类型类Represents the type of the elements in a .Tensor表示张量中元素的类型。在 TensorFlow 中，张量的元素可以有差别的数据类型，如整数、浮点数、布尔值等。该类用于定义和管理这些数据类型，在创建张量和进行计算时，需要明白指定数据类型以确保计算的正确性。4DeviceSpec装备规格类Represents a (possibly partial) specification for a TensorFlow device.表示 TensorFlow 装备的（可能是部分的）规格。当需要指定张量的计算装备（如 CPU、GPU、TPU）时，使用该类来定义装备的相关规格，包括装备的类型、编号等信息，从而将计算任务分配到指定的装备上执行。5GradientTape梯度带类Record operations for automatic differentiation.记录用于自动微分的操作。在深度学习中，需要计算丧失函数关于模型参数的梯度来更新模型。该类可以记录在其上下文内执行的所有操作，然后通过回溯这些操作来自动计算梯度，是实现自动微分的关键工具。6Graph计算图类A TensorFlow computation, represented as a dataflow graph.一个 TensorFlow 计算，以数据流图的情势表示。TensorFlow 使用计算图来表示计算任务，图中的节点表示操作，边表示张量的流动。该类用于构建和管理计算图，通过将计算过程抽象为图结构，可以实现高效的计算和优化。7IndexedSlices索引切片类A sparse representation of a set of tensor slices at given indices.在给定索引处的一组张量切片的希奇表示。当处置惩罚希奇数据时，使用该类可以更高效地表示和处置惩罚部分非零元素的张量。通过记录非零元素的索引和对应的值，可以减少内存占用和计算量。8IndexedSlicesSpec索引切片规格类Type specification for a tf.IndexedSlices.tf.IndexedSlices 的类型规格。用于定义 IndexedSlices 对象的类型信息，包括其外形、数据类型等，方便在程序中对 IndexedSlices 进行类型查抄和处置惩罚。9Module模块类Base neural network module class.神经网络模块的基类。在构建神经网络时，可以通过继承该类来创建自定义的神经网络模块。模块可以包含多个层和操作，将相关的功能封装在一起，进步代码的复用性和可维护性。10Operation操作类Represents a graph node that performs computation on tensors.表示在张量上执行计算的图节点。计算图中的每个节点都是一个操作，该类用于表示这些操作，例如加法、乘法、卷积等。操作接收输入张量，进行计算并产生输出张量。11OptionalSpec可选规格类Type specification for tf.experimental.Optional.tf.experimental.Optional 的类型规格。用于定义 tf.experimental.Optional 对象的类型信息，确保在使用可选值时类型的一致性和正确性。12RaggedTensor不规则张量类Represents a ragged tensor.表示不规则张量。不规则张量是指某些维度长度差别的张量，适用于处置惩罚变长数据，如文本序列。该类提供了对不规则张量的创建、操作和计算等功能，无需对数据进行填充。13RaggedTensorSpec不规则张量规格类Type specification for a tf.RaggedTensor.tf.RaggedTensor 的类型规格。用于定义不规则张量的类型信息，包括其外形、数据类型等，方便对不规则张量进行类型查抄和处置惩罚。14RegisterGradient注册梯度类A decorator for registering the gradient function for an op type.用于为操作类型注册梯度函数的装饰器。当需要自定义某个操作的梯度计算方法时，可以使用该装饰器将自定义的梯度函数与操作类型关联起来，在自动微分过程中使用自定义的梯度计算方法。15SparseTensor希奇张量类Represents a sparse tensor.表示希奇张量。希奇张量是指大部分元素为零的张量，在处置惩罚大规模希奇数据时，使用该类可以节省内存和计算资源。它通过记录非零元素的索引和对应的值来表示张量。16SparseTensorSpec希奇张量规格类Type specification for a tf.sparse.SparseTensor.tf.sparse.SparseTensor 的类型规格。用于定义希奇张量的类型信息，包括其外形、数据类型等，方便对希奇张量进行类型查抄和处置惩罚。17Tensor张量类A tf.Tensor represents a multidimensional array of elements.tf.Tensor 表示一个多维元素数组。张量是 TensorFlow 中最根本的数据结构，类似于多维数组。它可以存储和表示各种数据，如图像、文本、数值等，并作为计算的输入和输出。18TensorArray张量数组类Class wrapping dynamic-sized, per-time-step, Tensor arrays.包装动态巨细、按时间步的张量数组的类。在处置惩罚序列数据时，需要动态地存储和访问差别时间步的张量。该类提供了一个动态巨细的张量数组，允许在运行时添加和访问张量，适用于循环和递归操作。19TensorArraySpec张量数组规格类Type specification for a tf.TensorArray.tf.TensorArray 的类型规格。用于定义张量数组的类型信息，包括其外形、数据类型等，方便对张量数组进行类型查抄和处置惩罚。20TensorShape张量外形类Represents the shape of a .Tensor表示张量的外形。张量的外形描述了其每个维度的巨细，该类用于表示和操作张量的外形信息。在创建张量、进行计算和查抄数据的一致性时，需要相识和处置惩罚张量的外形。21TensorSpec张量规格类Describes the type of a tf.Tensor.描述 tf.Tensor 的类型。用于定义张量的类型信息，包括其外形、数据类型等，在函数签名、数据验证和类型查抄等场景中使用，确保输入和输出张量的类型符合预期。22TypeSpec类型规格类Specifies a TensorFlow value type.指定 TensorFlow 值的类型。是所有类型规格类的基类，用于同一和规范差别类型的对象的类型信息，提供了一种通用的方式来描述和验证 TensorFlow 中的值的类型。23UnconnectedGradients无连接梯度类Controls how gradient computation behaves when y does not depend on x.控制当 y 不依赖于 x 时梯度计算的行为。在自动微分过程中，偶然会出现目标变量 y 不依赖于某个变量 x 的情况。该类用于指定在这种情况下如那边置惩罚梯度计算，例如返回零梯度或抛出异常。24Variable变量类See the variable guide.参见变量指南。在 TensorFlow 中，变量用于存储模型的参数，如权重和偏置。该类表示可练习的变量，其值可以在练习过程中不停更新，是模型学习的关键部分。25VariableAggregation变量聚合类Indicates how a distributed variable will be aggregated.指示分布式变量将如何聚合。在分布式练习中，差别装备上的变量需要进行聚合。该类定义了各种聚合方式，如求和、求平均等，资助用户选择合适的方式来归并分布式变量的值。26VariableSynchronization变量同步类Indicates when a distributed variable will be synced.指示分布式变量将何时同步。在分布式练习中，为了保证差别装备上的变量值一致，需要进行同步操作。该类指定了变量同步的时机，例如在每个练习步骤后同步或在一定数目的步骤后同步。27constant_initializer常量初始化器类Initializer that generates tensors with constant values.生成具有常数值的张量的初始化器。在创建张量时，需要对其进行初始化。该类用于生成所有元素都具有相同常数值的张量，例如全为 5 的张量，常用于初始化模型的偏置等参数。28name_scope名称作用域类A context manager for use when defining a Python op.定义 Python 操作时使用的上下文管理器。在构建计算图时，使用名称作用域可以将相关的操作构造在一起，使图的结构更加清晰。它为操作和张量添加前缀，方便管理和调试计算图。29ones_initializer全 1 初始化器类Initializer that generates tensors initialized to 1.生成初始化为 1 的张量的初始化器。用于创建所有元素都为 1 的张量，在某些场景下，如初始化权重矩阵为全 1 时可以使用该初始化器。30random_normal_initializer随机正态初始化器类Initializer that generates tensors with a normal distribution.生成具有正态分布的张量的初始化器。在初始化模型参数时，使用正态分布随机初始化可以使参数具有差别的值，避免模型陷入局部最优。该类根据指定的均值和标准差生成符合正态分布的随机张量。31random_uniform_initializer随机匀称初始化器类Initializer that generates tensors with a uniform distribution.生成具有匀称分布的张量的初始化器。用于创建元素值在指定范围内匀称分布的随机张量。在初始化模型参数时，匀称分布的随机初始化可以使参数具有多样化的值，有助于模型的学习。32zeros_initializer全 0 初始化器类Initializer that generates tensors initialized to 0.生成初始化为 0 的张量的初始化器。用于创建所有元素都为 0 的张量，常用于初始化模型的偏置等参数，在某些算法中，初始化为 0 可以简化计算和分析。 三、函数 Functions

函数是一段可重复使用的代码块，用于执行特定的任务。TensorFlow中的函数提供了各种操作和计算方法。
序号函数名称中文名称英文阐明中文阐明作用解释1Assert(…)断言函数Asserts that the given condition is true.断言给定条件为真。在代码执行过程中，查抄某个条件是否满意。若条件不成立，会抛出异常，资助开辟者快速定位错误，确保程序在预期的条件下运行。例如在数据预处置惩罚时，可断言数据的外形或取值范围是否符合要求。2abs(…)绝对值函数Computes the absolute value of a tensor.计算张量的绝对值。对输入张量中的每个元素取绝对值，常用于处置惩罚需要非负数值的场景，如计算误差或距离时。3acos(…)反余弦函数Computes acos of x element-wise.逐元素计算 x 的反余弦值。对张量中的每个元素求反余弦，常用于涉及三角函数计算和多少问题的场景，如计算向量间的夹角。4acosh(…)反双曲余弦函数Computes inverse hyperbolic cosine of x element-wise.逐元素计算 x 的反双曲余弦值。在一些数学模型和物理问题中会用到反双曲余弦函数，该函数对张量的每个元素进行此计算。5add(…)加法函数Returns x + y element-wise.逐元素返回 x 和 y 的和。对两个张量的对应元素进行相加操作，是根本的数学运算函数，常用于模型中的线性组合等操作。6add_n(…)多张量求和函数Returns the element-wise sum of a list of tensors.返回张量列表的逐元素和。可对多个张量进行逐元素求和，当需要同时处置惩罚多个张量的加法时使用，简化代码。7approx_top_k(…)近似 top-k 函数Returns min/max k values and their indices of the input operand in an approximate manner.以近似方式返回输入操作数的最小/最大 k 个值及其索引。在处置惩罚大规模数据时，准确的 top-k 计算可能开销较大，该函数通过近似算法快速得到结果，适用于对精度要求不是极高但对速度要求较高的场景。8argmax(…)最大值索引函数Returns the index with the largest value across axes of a tensor.返回张量沿指定轴的最大值的索引。在分类问题中，常用于找出预测概率最大的类别对应的索引。9argmin(…)最小值索引函数Returns the index with the smallest value across axes of a tensor.返回张量沿指定轴的最小值的索引。可用于找出数据中最小元素的位置，例如在寻找距离近来的点时。10argsort(…)排序索引函数Returns the indices of a tensor that give its sorted order along an axis.返回张量沿指定轴排序后的索引。可得到张量元素排序后的索引序列，方便对数据进行排序和重排操作。11as_dtype(…)数据类型转换函数Converts the given to a tf.DType.type_value将给定对象转换为 tf.DType 类型的值。在需要明白指定数据类型的场景中使用，确保数据类型的一致性，避免因类型不匹配导致的错误。12as_string(…)转字符串函数Converts each entry in the given tensor to strings.将给定张量中的每个元素转换为字符串。在需要将数值数据转换为字符串进行输出或存储时使用，例如保存数据到文本文件。13asin(…)反正弦函数Computes the trignometric inverse sine of x element-wise.逐元素计算 x 的三角函数反正弦值。常用于涉及三角函数计算和多少问题的场景，如计算角度。14asinh(…)反双曲正弦函数Computes inverse hyperbolic sine of x element-wise.逐元素计算 x 的反双曲正弦值。在一些数学模型和物理问题中会用到反双曲正弦函数，该函数对张量的每个元素进行此计算。15assert_equal(…)相称断言函数Assert the condition holds element-wise.x == y逐元素断言 x 等于 y。在代码中查抄两个张量的对应元素是否相称，若不相称则抛出异常，用于确保数据的一致性。16assert_greater(…)大于断言函数Assert the condition holds element-wise.x > y逐元素断言 x 大于 y。用于查抄一个张量的元素是否都大于另一个张量的对应元素，可在数据验证时使用。17assert_less(…)小于断言函数Assert the condition holds element-wise.x < y逐元素断言 x 小于 y。用于查抄一个张量的元素是否都小于另一个张量的对应元素，保证数据的取值范围符合要求。18assert_rank(…)秩断言函数Assert that has rank equal to .xrank断言 x 的秩等于指定的秩。在处置惩罚张量时，确保张量的维度数目符合预期，避免因维度错误导致的计算问题。19atan(…)反正切函数Computes the trignometric inverse tangent of x element-wise.逐元素计算 x 的三角函数反正切值。常用于涉及三角函数计算和多少问题的场景，如计算斜率对应的角度。20atan2(…)四象限反正切函数Computes arctangent of element-wise, respecting signs of the arguments.y/x逐元素计算 y/x 的反正切值，同时思量参数的符号。能根据 x 和 y 的符号确定正确的象限，得到更准确的角度值，在多少和物理计算中很有用。21atanh(…)反双曲正切函数Computes inverse hyperbolic tangent of x element-wise.逐元素计算 x 的反双曲正切值。在一些数学模型和物理问题中会用到反双曲正切函数，该函数对张量的每个元素进行此计算。22batch_to_space(…)批量到空间转换函数BatchToSpace for N-D tensors of type T.对类型为 T 的 N 维张量进行批量到空间的转换。常用于图像处置惩罚和卷积神经网络中，可将批量维度的信息重新分配到空间维度，实现数据的重新排列。23bitcast(…)位转换函数Bitcasts a tensor from one type to another without copying data.在不复制数据的情况下，将张量从一种类型按位转换为另一种类型。在需要改变数据类型但不想复制数据以节省内存时使用，例如将整数类型按位转换为浮点数类型。24boolean_mask(…)布尔掩码函数Apply boolean mask to tensor.将布尔掩码应用于张量。根据布尔掩码选择张量中的元素，可用于过滤数据，只保留满意条件的元素。25broadcast_dynamic_shape(…)动态广播外形计算函数Computes the shape of a broadcast given symbolic shapes.根据符号外形计算广播后的外形。在进行张量广播操作前，计算广播后的外形，以确保操作的正确性。26broadcast_static_shape(…)静态广播外形计算函数Computes the shape of a broadcast given known shapes.根据已知外形计算广播后的外形。与动态广播外形计算函数类似，但适用于已知外形的情况，提前确定广播后的外形。27broadcast_to(…)广播函数Broadcast an array for a compatible shape.将数组广播为兼容的外形。使差别外形的张量可以或许进行逐元素操作，通过广播将张量扩展为合适的外形。28case(…)条件分支函数Create a case operation.创建一个条件分支操作。根据差别的条件执行差别的操作，类似于编程语言中的 switch-case 语句，用于实现复杂的逻辑控制。29cast(…)类型转换函数Casts a tensor to a new type.将张量转换为新的类型。在差别数据类型的张量之间进行转换，例如将整数类型的张量转换为浮点数类型，以满意差别计算的需求。30clip_by_global_norm(…)全局范数裁剪函数Clips values of multiple tensors by the ratio of the sum of their norms.根据多个张量的范数之和的比例裁剪它们的值。在练习深度学习模型时，用于防止梯度爆炸，通过限定梯度的全局范数来稳定练习过程。31clip_by_norm(…)范数裁剪函数Clips tensor values to a maximum L2-norm.将张量的值裁剪到最大 L2 范数。对单个张量的元素进行裁剪，确保其 L2 范数不超过指定的最大值，可用于限定梯度或其他参数的巨细。32clip_by_value(…)值裁剪函数Clips tensor values to a specified min and max.将张量的值裁剪到指定的最小值和最大值之间。用于确保张量的元素在指定的范围内，避免出现过大或过小的值，常用于处置惩罚数据的取值范围。33complex(…)复数转换函数Converts two real numbers to a complex number.将两个实数转换为一个复数。在需要处置惩罚复数的场景中使用，例如在信号处置惩罚和复数运算中。34concat(…)拼接函数Concatenates tensors along one dimension.沿一个维度拼接张量。将多个张量在指定的维度上连接成一个更大的张量，常用于特征拼接等操作。35cond(…)条件判定函数Return if the predicate is true else .true_fn()predfalse_fn()如果谓词为真，则返回 true_fn() 的结果，否则返回 false_fn() 的结果。类似于编程语言中的 if-else 语句，根据条件执行差别的函数，实现条件控制。36constant(…)常量创建函数Creates a constant tensor from a tensor-like object.从类似张量的对象创建一个常量张量。用于创建固定值的张量，在模型中可作为常量参数使用，例如初始化权重矩阵为固定值。37control_dependencies(…)控制依赖函数Wrapper for Graph.control_dependencies() using the default graph.使用默认图的 Graph.control_dependencies() 的包装器。用于指定操作之间的执行次序，确保某些操作在其他操作完成后再执行，保证程序的逻辑正确性。38conv(…)卷积函数Computes a N-D convolution given (N+1+batch_dims)-D and (N+2)-D tensors.inputfilter根据 (N + 1 + 批量维度) 维的输入张量和 (N + 2) 维的滤波器张量计算 N 维卷积。在卷积神经网络中用于提取特征，通过滤波器在输入数据上滑动进行卷积操作，捕捉数据的局部特征。39conv2d_backprop_filter_v2(…)卷积滤波器梯度计算函数Computes the gradients of convolution with respect to the filter.计算卷积关于滤波器的梯度。在练习卷积神经网络时，用于计算丧失函数关于滤波器的梯度，以便更新滤波器的参数。40conv2d_backprop_input_v2(…)卷积输入梯度计算函数Computes the gradients of convolution with respect to the input.计算卷积关于输入的梯度。在练习卷积神经网络时，用于计算丧失函数关于输入的梯度，可用于特征可视化等任务。41convert_to_tensor(…)张量转换函数Converts the given to a .valueTensor将给定对象转换为张量。可将 Python 列表、NumPy 数组等对象转换为 TensorFlow 张量，方便在 TensorFlow 中进行计算。42cos(…)余弦函数Computes cos of x element-wise.逐元素计算 x 的余弦值。对张量中的每个元素求余弦，常用于涉及三角函数计算和多少问题的场景。43cosh(…)双曲余弦函数Computes hyperbolic cosine of x element-wise.逐元素计算 x 的双曲余弦值。在一些数学模型和物理问题中会用到双曲余弦函数，该函数对张量的每个元素进行此计算。44cumsum(…)累积和函数Compute the cumulative sum of the tensor along .xaxis计算张量沿指定轴的累积和。可得到张量元素沿指定轴的累积和序列，常用于计算累积概率、累积收益等。45custom_gradient(…)自定义梯度函数Decorator to define a function with a custom gradient.用于定义具有自定义梯度的函数的装饰器。当默认的自动微分机制不能满意需求时，可使用该装饰器自定义函数的梯度计算方法。46device(…)装备指定函数Specifies the device for ops created/executed in this context.指定在此上下文中创建/执行的操作的装备。可将计算任务分配到特定的装备（如 CPU、GPU、TPU）上执行，优化计算资源的使用。47divide(…)除法函数Computes Python style division of by .xy计算 x 除以 y 的 Python 风格除法。根据 Python 的除法规则对两个张量进行逐元素除法，返回商。48dynamic_partition(…)动态分区函数Partitions into tensors using indices from .datanum_partitionspartitions根据分区索引将数据分别为多个张量。可根据给定的索引将一个张量分成多个子张量，常用于数据分组和分类。49dynamic_stitch(…)动态拼接函数Interleave the values from the tensors into a single tensor.data将多个张量的值交错归并成一个张量。与动态分区函数相反，可将多个子张量归并成一个大张量，实现数据的重组。50edit_distance(…)编辑距离函数Computes the Levenshtein distance between sequences.计算序列之间的 Levenshtein 距离。用于权衡两个序列之间的差异程度，常用于天然语言处置惩罚中的字符串匹配和纠错任务。51eig(…)特征分解函数Computes the eigen decomposition of a batch of matrices.计算一批矩阵的特征分解。在数据分析和呆板学习中，特征分解可用于降维、矩阵对角化等操作，该函数可同时处置惩罚多个矩阵。52eigvals(…)特征值计算函数Computes the eigenvalues of one or more matrices.计算一个或多个矩阵的特征值。特征值在矩阵分析和线性代数中有紧张应用，可用于判定矩阵的性子和求解线性方程组等。53einsum(…)爱因斯坦求和函数Tensor contraction over specified indices and outer product.根据指定的索引进行张量收缩和外积运算。可实现复杂的张量运算，如矩阵乘法、张量点积等，通过简洁的符号表示进行高效计算。54ensure_shape(…)外形确保函数Updates the shape of a tensor and checks at runtime that the shape holds.更新张量的外形，并在运行时查抄外形是否符合要求。用于确保张量的外形在计算过程中保持一致，避免因外形变化导致的错误。55equal(…)相称比较函数Returns the truth value of (x == y) element-wise.逐元素返回 x 等于 y 的真值。比较两个张量的对应元素是否相称，常用于判定条件和筛选数据。56executing_eagerly(…)即时执行查抄函数Checks whether the current thread has eager execution enabled.查抄当火线程是否启用了即时执行。在需要根据执行模式进行差别操作时使用，例如即时执行模式下可方便地调试代码。57exp(…)指数函数Computes exponential of x element-wise.逐元素计算 x 的指数值。对张量中的每个元素求指数，常用于激活函数和概率计算等场景。58expand_dims(…)维度扩展函数Returns a tensor with a length 1 axis inserted at index .axis返回在指定索引处插入长度为 1 的轴的张量。用于增长张量的维度，在需要匹配其他张量的维度时使用，例如在进行广播操作前。59extract_volume_patches(…)体积块提取函数Extract from and put them in the output dimension. 3D extension of .patchesinput"depth"extract_image_patches从输入中提取体积块并放入输出维度，是 extract_image_patches 的 3D 扩展。在 3D 图像处置惩罚和卷积神经网络中，用于提取 3D 体积块，可捕捉 3D 数据的局部特征。60eye(…)单位矩阵创建函数Construct an identity matrix, or a batch of matrices.构造一个单位矩阵或一批单位矩阵。单位矩阵在矩阵运算中有紧张作用，可用于初始化权重矩阵等，该函数可同时创建多个单位矩阵。61fftnd(…)N 维快速傅里叶变换函数ND fast Fourier transform.N 维快速傅里叶变换。将信号从时域转换到频域，用于信号处置惩罚、图像处置惩罚等领域，可快速计算 N 维信号的傅里叶变换。62fill(…)填充函数Creates a tensor filled with a scalar value.创建一个用标量值填充的张量。可创建指定外形且所有元素都为同一值的张量，常用于初始化张量。63fingerprint(…)指纹生成函数Generates fingerprint values.生成指纹值。为数据生成唯一的指纹，可用于数据的验证、去重等操作。64floor(…)向下取整函数Returns element-wise largest integer not greater than x.逐元素返回不大于 x 的最大整数。对张量中的每个元素进行向下取整操作，常用于处置惩罚需要整数结果的场景。65foldl(…)左折叠函数foldl on the list of tensors unpacked from on dimension 0. (deprecated argument values)elems对从 elems 沿维度 0 展开的张量列表进行左折叠操作。（部分参数已弃用）左折叠是一种递归操作，从序列的左侧开始，依次将元素和累积结果进行特定运算。在处置惩罚序列数据时，可用于实现累加、累积乘积等操作，不外由于部分参数已弃用，使用时需注意兼容性。例如，对一系列张量进行累积求和操作。66foldr(…)右折叠函数foldr on the list of tensors unpacked from on dimension 0. (deprecated argument values)elems对从 elems 沿第 0 维解包得到的张量列表进行右折叠操作。（部分参数已弃用）右折叠是一种函数式编程中的操作，它从序列的右侧开始，依次将元素与一个累积值进行归并。在 TensorFlow 里，此函数对张量列表进行右折叠，不外部分参数已不再推荐使用。常用于对序列数据进行累积操作。67function(…)函数编译函数Compiles a function into a callable TensorFlow graph. (deprecated arguments) (deprecated arguments) (deprecated arguments)将一个函数编译成可调用的 TensorFlow 图。（部分参数已弃用）把 Python 函数转换为 TensorFlow 图模式下可执行的情势，图模式执行效率更高。但有部分参数已被弃用，使用时需注意。可加速模型的练习和推理过程。68gather(…)网络函数Gather slices from params axis according to indices. (deprecated arguments)axis根据 indices 从 params 沿指定轴网络切片。（部分参数已弃用）依据索引从输入张量中选取特定的切片，在需要从张量中提取特定元素或子张量时很有用，但部分参数已不推荐使用。69gather_nd(…)多维网络函数Gather slices from into a Tensor with shape specified by .paramsindices根据 indices 从 params 中网络切片并组合成指定外形的张量。能处置惩罚多维索引，从输入张量中准确地网络元素并重新组合成新的张量，常用于复杂的数据提取和重组任务。70get_current_name_scope(…)获取当前名称作用域函数Returns current full name scope specified by tf.name_scope(…)s.返回由 tf.name_scope(...) 指定的当前完整名称作用域。在构建 TensorFlow 计算图时，名称作用域用于构造和管理操作的命名。此函数可获取当前所处的名称作用域，方便对图结构进行调试和可视化。71get_logger(…)获取日记记录器函数Return TF logger instance.返回 TensorFlow 日记记录器实例。可获取 TensorFlow 的日记记录器，用于记录程序运行过程中的信息，如调试信息、警告信息等，便于程序的调试和监控。72get_static_value(…)获取静态值函数Returns the constant value of the given tensor, if efficiently calculable.如果可以高效计算，返回给定张量的常数值。尝试获取张量的静态常数值，当张量是常量或可静态计算时，能直接得到其值，有助于在图构建阶段进行一些预计算。73grad_pass_through(…)梯度直通函数Creates a grad-pass-through op with the forward behavior provided in f.使用 f 中提供的前向行为创建一个梯度直通操作。在自动微分过程中，该操作允许梯度直接通过，而不改变其值，可用于自定义梯度流动的场景。74gradients(…)梯度计算函数Constructs symbolic derivatives of sum of w.r.t. x in .ysxs构建 ys 中元素之和关于 xs 中元素的符号导数。在深度学习中，用于计算丧失函数关于模型参数的梯度，是反向流传算法的核心操作，为模型的优化提供依据。75greater(…)大于比较函数Returns the truth value of (x > y) element-wise.逐元素返回 x 大于 y 的真值。对两个张量的对应元素进行比较，判定 x 是否大于 y，返回布尔类型的张量，常用于条件判定和筛选操作。76greater_equal(…)大于等于比较函数Returns the truth value of (x >= y) element-wise.逐元素返回 x 大于等于 y 的真值。对两个张量的对应元素进行比较，判定 x 是否大于等于 y，返回布尔类型的张量，可用于数据筛选和条件判定。77group(…)操作分组函数Create an op that groups multiple operations.创建一个将多个操作分组的操作。将多个操作组合在一起，确保这些操作在执行时作为一个整体进行调度，常用于控制操作的执行次序和依赖关系。78guarantee_const(…)常量保证函数Promise to the TF runtime that the input tensor is a constant. (deprecated)向 TensorFlow 运行时保证输入张量是常量。（已弃用）该函数已不再推荐使用，其本来的作用是告知运行时输入张量为常量，以进行一些优化，但如今可能有更好的替换方法。79hessians(…)海森矩阵计算函数Constructs the Hessian of sum of with respect to in .ysxxs构建 ys 中元素之和关于 xs 中元素的海森矩阵。海森矩阵包含了函数的二阶导数信息，在优化算法中，可用于更准确地分析函数的曲率，资助确定优化方向。80histogram_fixed_width(…)固定宽度直方图函数Return histogram of values.返回值的直方图。将输入的值分别为固定宽度的区间，并统计每个区间内值的数目，得到直方图，可用于数据的分布分析。81histogram_fixed_width_bins(…)固定宽度直方图分箱函数Bins the given values for use in a histogram.将给定的值进行分箱，用于构建直方图。把输入的值分配到差别的箱中，为后续生成直方图做准备，确定每个值所属的区间。82identity(…)恒等函数Return a Tensor with the same shape and contents as input.返回一个与输入具有相同外形和内容的张量。输出与输入完全相同的张量，常用于占位或确保张量在某些操作中不发生改变。83identity_n(…)多恒等函数Returns a list of tensors with the same shapes and contents as the input返回一个与输入具有相同外形和内容的张量列表。对输入的多个张量分别进行恒等操作，返回包含这些张量的列表，保持它们的外形和内容不变。84ifftnd(…)N 维逆快速傅里叶变换函数ND inverse fast Fourier transform.N 维逆快速傅里叶变换。将频域信号转换回时域信号，是 fftnd 的逆操作，在信号处置惩罚和图像处置惩罚中用于恢复原始信号。85import_graph_def(…)导入图定义函数Imports the graph from into the current default . (deprecated arguments)graph_defGraph从 graph_def 导入图到当前默认图中。（部分参数已弃用）将一个预定义的图结构导入到当前的 TensorFlow 图中，但部分参数已不再推荐使用，可用于复用已有的图模型。86init_scope(…)初始化作用域函数A context manager that lifts ops out of control-flow scopes and function-building graphs.一个上下文管理器，将操作从控制流作用域和函数构建图中提拔出来。在某些情况下，确保操作在特定的初始化上下文中执行，避免受到控制流和函数构建的影响。87inside_function(…)函数内部查抄函数Indicates whether the caller code is executing inside a tf.function.指示调用代码是否在 tf.function 内部执行。用于判定当前代码是否在 tf.function 所定义的图模式函数内部运行，可根据差别的执行情况进行差别的操作。88irfftnd(…)N 维逆实快速傅里叶变换函数ND inverse real fast Fourier transform.N 维逆实快速傅里叶变换。对实值信号的频域表示进行逆变换，得到时域的实值信号，在处置惩罚实值信号时比 ifftnd 更高效。89is_symbolic_tensor(…)符号张量判定函数Test if is a symbolic Tensor.tensor测试 tensor 是否为符号张量。判定一个张量是否为符号张量，符号张量是图模式下的一种抽象表示，可用于区分差别类型的张量。90is_tensor(…)张量判定函数Checks whether is a TF-native type that can be passed to many TF ops.x查抄 x 是否为可以传递给很多 TensorFlow 操作的原生 TensorFlow 类型。判定一个对象是否为 TensorFlow 原生的张量类型，确保在进行 TensorFlow 操作时输入的对象类型正确。91less(…)小于比较函数Returns the truth value of (x < y) element-wise.逐元素返回 x 小于 y 的真值。对两个张量的对应元素进行比较，判定 x 是否小于 y，返回布尔类型的张量，常用于条件判定和数据筛选。92less_equal(…)小于等于比较函数Returns the truth value of (x <= y) element-wise.逐元素返回 x 小于等于 y 的真值。对两个张量的对应元素进行比较，判定 x 是否小于等于 y，返回布尔类型的张量，可用于设置条件和筛选数据。93linspace(…)线性间距生成函数Generates evenly-spaced values in an interval along a given axis.在给定区间内沿指定轴生成等间距的值。在指定的区间内生成一系列等间距的数值，可用于生成坐标轴上的刻度或采样点。94load_library(…)加载库函数Loads a TensorFlow plugin.加载一个 TensorFlow 插件。用于加载自定义的 TensorFlow 插件，扩展 TensorFlow 的功能，例如加载包含自定义操作的库。95load_op_library(…)加载操作库函数Loads a TensorFlow plugin, containing custom ops and kernels.加载一个包含自定义操作和内核的 TensorFlow 插件。专门用于加载包含自定义操作和内核的插件，方便用户使用自定义的计算操作。96logical_and(…)逻辑与函数Returns the truth value of x AND y element-wise.逐元素返回 x 和 y 的逻辑与真值。对两个布尔类型的张量进行逐元素的逻辑与操作，常用于组合多个条件判定。97logical_not(…)逻辑非函数Returns the truth value of element-wise.NOT x逐元素返回 x 的逻辑非真值。对布尔类型的张量进行逐元素的逻辑非操作，用于反转条件判定的结果。98logical_or(…)逻辑或函数Returns the truth value of x OR y element-wise.逐元素返回 x 和 y 的逻辑或真值。对两个布尔类型的张量进行逐元素的逻辑或操作，用于组合多个条件判定。99make_ndarray(…)创建 NumPy 数组函数Create a numpy ndarray from a tensor.从张量创建一个 NumPy 数组。将 TensorFlow 张量转换为 NumPy 数组，方便使用 NumPy 的各种功能进行数据处置惩罚和分析。100make_tensor_proto(…)创建张量原型函数Create a TensorProto.创建一个 TensorProto 对象。TensorProto 是 TensorFlow 中用于序列化张量的协议缓冲区消息，该函数可将张量转换为这种格式，便于存储和传输。101map_fn(…)映射函数Transforms by applying to each element unstacked on axis 0. (deprecated arguments)elemsfn将 fn 应用于从 elems 沿第 0 维解包得到的每个元素进行转换。（部分参数已弃用）对张量的每个元素或切片应用指定的函数，实现元素级别的转换，但部分参数已不再推荐使用。102matmul(…)矩阵乘法函数Multiplies matrix by matrix , producing * .abab将矩阵 a 与矩阵 b 相乘，得到 a * b。执行矩阵乘法操作，是深度学习中常用的运算，用于实现神经网络中的线性变换。103matrix_square_root(…)矩阵平方根函数Computes the matrix square root of one or more square matrices:计算一个或多个方阵的矩阵平方根。对于方阵，找到一个矩阵，使得该矩阵的平方等于原矩阵，在一些数学和物理问题中有应用。104maximum(…)最大值函数Returns the max of x and y (i.e. x > y ? x : y) element-wise.逐元素返回 x 和 y 中的最大值。对两个张量的对应元素进行比较，取最大值，常用于处置惩罚需要取较大值的场景。105meshgrid(…)网格生成函数Broadcasts parameters for evaluation on an N-D grid.广播参数以在 N 维网格上进行评估。生成 N 维网格坐标矩阵，可用于在多维空间中进行采样和计算，例如绘制三维图形时生成网格点。106minimum(…)最小值函数Returns the min of x and y (i.e. x < y ? x : y) element-wise.逐元素返回 x 和 y 中的最小值。对两个张量的对应元素进行比较，取最小值，常用于处置惩罚需要取较小值的场景。107multiply(…)乘法函数Returns an element-wise x * y.逐元素返回 x 乘以 y 的结果。对两个张量的对应元素进行乘法操作，是根本的数学运算函数，在模型中常用于特征组合等操作。108negative(…)取负函数Computes numerical negative value element-wise.逐元素计算数值的负值。对张量中的每个元素取负，改变其符号，可用于一些数学变换。109no_gradient(…)无梯度指定函数Specifies that ops of type is not differentiable.op_type指定类型为 op_type 的操作不可微分。当自定义的操作没有定义梯度计算方法时，使用该函数告知 TensorFlow 该操作不可微分，避免在自动微分时堕落。110no_op(…)空操作函数Does nothing. Only useful as a placeholder for control edges.不执行任何操作，仅作为控制边的占位符有用。在构建计算图时，可作为占位符，用于控制操作的执行次序和依赖关系。111nondifferentiable_batch_function(…)不可微批量函数Batches the computation done by the decorated function.对装饰函数的计算进行批量处置惩罚。用于对不可微的函数进行批量计算，进步计算效率，在处置惩罚大量数据时很有用。112norm(…)范数计算函数Computes the norm of vectors, matrices, and tensors.计算向量、矩阵和张量的范数。范数是权衡向量、矩阵或张量巨细的一种度量，可用于评估模型的复杂度、正则化等。113not_equal(…)不相称比较函数Returns the truth value of (x != y) element-wise.逐元素返回 x 不等于 y 的真值。对两个张量的对应元素进行比较，判定 x 是否不等于 y，返回布尔类型的张量，常用于条件判定和数据筛选。114numpy_function(…)NumPy 函数包装函数Wraps a python function and uses it as a TensorFlow op.包装一个 Python 函数并将其用作 TensorFlow 操作。允许在 TensorFlow 图中使用自定义的 NumPy 函数，扩展了 TensorFlow 的功能。115one_hot(…)独热编码函数Returns a one-hot tensor.返回一个独热编码的张量。将类别索引转换为独热编码的向量，常用于分类问题中对类别标签进行编码。116ones(…)全 1 张量创建函数Creates a tensor with all elements set to one (1).创建一个所有元素都设置为 1 的张量。用于创建指定外形且元素全为 1 的张量，可用于初始化权重矩阵或偏置项等。117ones_like(…)类似全 1 张量创建函数Creates a tensor of all ones that has the same shape as the input.创建一个与输入具有相同外形且所有元素都为 1 的张量。根据输入张量的外形创建一个元素全为 1 的张量，方便进行一些初始化操作。118pad(…)填充函数Pads a tensor.对张量进行填充。在张量的边沿添加额外的元素，可用于调整张量的外形，例如在卷积操作中进行零填充。119parallel_stack(…)并行堆叠函数Stacks a list of rank- tensors into one rank- tensor in parallel.R(R+1)将一组秩为 R 的张量并行堆叠成一个秩为 R + 1 的张量。将多个张量在新的维度上进行堆叠，可并行处置惩罚多个张量，常用于批量处置惩罚数据。120pow(…)幂运算函数Computes the power of one value to another.计算一个值的另一个值次幂。对两个张量的对应元素进行幂运算，实现元素级别的指数计算。121print(…)打印函数Print the specified inputs.打印指定的输入。在 TensorFlow 程序中打印张量或其他对象的值122py_function(…)Python 函数包装操作Wraps a python function into a TensorFlow op that executes it eagerly.将一个 Python 函数包装成一个即时执行的 TensorFlow 操作。允许在 TensorFlow 计算图中使用自定义的 Python 函数。在需要使用 Python 特有的库或复杂逻辑时很有用，不外由于涉及 Python 解释器的调用，可能会影响性能。例如在数据预处置惩罚阶段使用自定义的 Python 数据增强函数。123ragged_fill_empty_rows(…)不规则张量填充空行-填充不规则张量中的空行。在处置惩罚不规则张量时，若存在空行，该函数可以对其进行填充操作，使数据更规整，便于后续处置惩罚。好比在天然语言处置惩罚中处置惩罚变长文本序列时，若某些序列为空，可以使用此函数进行填充。124ragged_fill_empty_rows_grad(…)不规则张量填充空行的梯度计算-计算不规则张量填充空行操作的梯度。在反向流传过程中，用于计算丧失函数关于不规则张量填充空行操作的梯度，以更新相关参数。125random_index_shuffle(…)随机索引打乱Outputs the position of in a permutation of [0, …, max_index].value输出 value 在 [0, ..., max_index] 的一个排列中的位置。可用于生成随机排列，并确定某个值在该排列中的位置，常用于数据打乱和随机采样的场景。例如在练习神经网络时随机打乱数据集的次序。126range(…)范围生成Creates a sequence of numbers.创建一个数字序列。类似于 Python 的 range 函数，用于生成一个指定范围的数字序列，可用于循环索引或生成特定规律的数据。好比在创建等差数列时使用。127rank(…)张量秩计算Returns the rank of a tensor.返回一个张量的秩。张量的秩表示其维度的数目，该函数可资助用户相识张量的维度信息，在进行张量操作和外形查抄时非常有用。例如在验证输入数据的维度是否符合模型要求时使用。128realdiv(…)实数除法Returns x / y element-wise for real types.对实数类型的张量逐元素进行 x / y 操作。对两个实数类型的张量进行逐元素的除法运算，返回商的张量。常用于需要进行实数除法的数学计算中。129recompute_grad(…)重新计算梯度Defines a function as a recompute-checkpoint for the tape auto-diff.将一个函数定义为磁带自动微分的重新计算查抄点。在自动微分过程中，为了节省内存，可以使用此函数标记某些函数，在反向流传时重新计算这些函数的值，而不是保存中心结果。适用于内存受限的情况，如处置惩罚大规模数据时。130reduce_all(…)全量逻辑与归约Computes tf.math.logical_and of elements across dimensions of a tensor.对张量的各维度元素进行 tf.math.logical_and 归约操作。沿着指定维度对张量元素进行逻辑与运算，最终得到一个标量或低维张量，常用于判定所有元素是否都满意某个条件。例如查抄一个布尔张量中的所有元素是否都为 True。131reduce_any(…)存在逻辑或归约Computes tf.math.logical_or of elements across dimensions of a tensor.对张量的各维度元素进行 tf.math.logical_or 归约操作。沿着指定维度对张量元素进行逻辑或运算，最终得到一个标量或低维张量，用于判定是否存在元素满意某个条件。例如查抄一个布尔张量中是否有元素为 True。132reduce_logsumexp(…)对数求和指数归约Computes log(sum(exp(elements across dimensions of a tensor))).计算张量各维度元素的 exp 求和后的对数。在数值计算中，直接计算 log(sum(exp(x))) 可能会出现数值溢出问题，该函数使用更稳定的算法进行计算，常用于概率计算和统计模型中。133reduce_max(…)最大值归约Computes tf.math.maximum of elements across dimensions of a tensor.对张量的各维度元素进行 tf.math.maximum 归约操作。沿着指定维度找出张量元素中的最大值，可用于找出一组数据中的最大值，如在图像辨认中找出特征图中的最大激活值。134reduce_mean(…)均值归约Computes the mean of elements across dimensions of a tensor.计算张量各维度元素的均值。沿着指定维度计算张量元素的平均值，常用于统计分析和模型评估中。例如计算一批样本的平均丧失。135reduce_min(…)最小值归约Computes the tf.math.minimum of elements across dimensions of a tensor.对张量的各维度元素进行 tf.math.minimum 归约操作。沿着指定维度找出张量元素中的最小值，可用于找出一组数据中的最小值，如在优化问题中找出最小的丧失值。136reduce_prod(…)乘积归约Computes tf.math.multiply of elements across dimensions of a tensor.对张量的各维度元素进行 tf.math.multiply 归约操作。沿着指定维度对张量元素进行乘法运算，最终得到一个标量或低维张量，可用于计算元素的累积乘积。137reduce_sum(…)求和归约Computes the sum of elements across dimensions of a tensor.计算张量各维度元素的总和。沿着指定维度对张量元素进行求和操作，常用于计算总量或累积和。例如计算一批样本的总丧失。138register_tensor_conversion_function(…)注册张量转换函数Registers a function for converting objects of to .base_typeTensor注册一个用于将 base_type 对象转换为 Tensor 的函数。当需要将自定义类型的对象转换为 TensorFlow 张量时，可以使用此函数注册转换函数，方便在 TensorFlow 中使用自定义数据类型。139repeat(…)元素重复Repeat elements of .input重复输入张量的元素。可以按照指定的规则重复输入张量的元素，用于扩展数据或生成特定模式的数据。例如将一个向量的元素重复多次以生成更长的向量。140required_space_to_batch_paddings(…)空间到批量填充计算Calculate padding required to make block_shape divide input_shape.计算使 block_shape 能整除 input_shape 所需的填充量。在进行空间到批量的转换操作前，确定需要对输入张量进行多少填充，以满意特定的块外形要求，常用于图像处置惩罚和卷积操作中。141reshape(…)张量重塑Reshapes a tensor.重塑一个张量的外形。改变张量的维度和巨细，同时保持元素数目不变。在数据处置惩罚和模型构建中常常使用，例如将图像数据从一维向量重塑为二维矩阵。142reverse(…)维度反转Reverses specific dimensions of a tensor.反转张量的特定维度。可以将张量在指定维度上的元素次序颠倒，用于数据的翻转操作，如在图像处置惩罚中程度或垂直翻转图像。143reverse_sequence(…)可变长度序列反转Reverses variable length slices.反转可变长度的切片。对于包含可变长度序列的张量，该函数可以反转每个序列的元素次序，常用于处置惩罚变长数据，如天然语言处置惩罚中的句子序列。144rfftnd(…)N 维实快速傅里叶变换ND fast real Fourier transform.N 维实快速傅里叶变换。对实值信号进行 N 维快速傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，在信号处置惩罚和图像处置惩罚中用于分析信号的频率身分。145roll(…)元素滚动Rolls the elements of a tensor along an axis.沿着指定轴滚动张量的元素。将张量的元素在指定轴上循环移动，可用于数据的循环移位操作，例如将图像的行或列进行循环移动。146round(…)四舍五入Rounds the values of a tensor to the nearest integer, element-wise.逐元素将张量的值四舍五入到最接近的整数。对张量中的每个元素进行四舍五入操作，常用于需要整数结果的场景，如将浮点数的预测结果转换为整数标签。147saturate_cast(…)饱和类型转换Performs a safe saturating cast of to .valuedtype对 value 进行安全的饱和类型转换到 dtype。在进行类型转换时，确保转换后的值不会超出目标类型的范围，避免溢出问题。例如将一个较大的整数转换为较小范围的整数类型时使用。148scalar_mul(…)标量乘法Multiplies a scalar times a or object.TensorIndexedSlices将一个标量与 Tensor 或 IndexedSlices 对象相乘。将一个标量值与张量或索引切片对象的每个元素相乘，实现标量缩放操作，常用于调整张量的巨细或权重。149scan(…)扫描操作scan on the list of tensors unpacked from on dimension 0. (deprecated argument values)elems对从 elems 沿第 0 维解包得到的张量列表进行扫描操作。（部分参数已弃用）对张量列表进行累积计算，类似于 foldl 或 foldr，但会保留中心结果。不外部分参数已不再推荐使用，在处置惩罚序列数据的累积计算时可使用。150scatter_nd(…)多维散列操作Scatters into a tensor of shape according to .updatesshapeindices根据 indices 将 updates 散列到外形为 shape 的张量中。将更新值根据索引位置插入到指定外形的张量中，常用于构建希奇张量或更新特定位置的值。例如在构建词嵌入矩阵时更新特定词的嵌入向量。151searchsorted(…)搜索排序位置Searches for where a value would go in a sorted sequence.搜索一个值在排序序列中的插入位置。在一个已排序的序列中查找一个值应该插入的位置，可用于二分查找和排序算法中，也可用于确定数据的分组位置。152sequence_mask(…)序列掩码生成Returns a mask tensor representing the first N positions of each cell.返回一个掩码张量，表示每个单位的前 N 个位置。根据指定的长度生成一个布尔掩码张量，用于标记序列中的有效位置，常用于处置惩罚变长序列，如在循环神经网络中掩码填充部分。153shape(…)张量外形获取Returns a tensor containing the shape of the input tensor.返回一个包含输入张量外形的张量。获取输入张量的外形信息，以张量的情势返回，方便在计算图中使用外形信息进行后续操作，如重塑或索引。154shape_n(…)多个张量外形获取Returns shape of a list of tensors.返回一个张量列表的外形。一次性获取多个张量的外形信息，可用于批量处置惩罚和查抄多个张量的外形是否符合要求。155sigmoid(…)Sigmoid 函数Computes sigmoid of element-wise.x逐元素计算 x 的 Sigmoid 值。Sigmoid 函数将输入值映射到 (0, 1) 区间，常用于神经网络的激活函数，将线性输出转换为概率值，也用于二分类问题中的输出层。156sign(…)符号函数Returns an element-wise indication of the sign of a number.逐元素返回一个数的符号指示。对于张量中的每个元素，返回其符号（正、负或零），常用于数值计算和梯度处置惩罚中，如符号梯度降落算法。157sin(…)正弦函数Computes sine of x element-wise.逐元素计算 x 的正弦值。对张量中的每个元素求正弦值，在三角函数计算、信号处置惩罚和多少问题中常常使用。158sinh(…)双曲正弦函数Computes hyperbolic sine of x element-wise.逐元素计算 x 的双曲正弦值。在一些数学模型和物理问题中会用到双曲正弦函数，该函数对张量的每个元素进行此计算。159size(…)张量巨细计算Returns the size of a tensor.返回一个张量的巨细（元素总数）。计算张量中元素的总数，可用于相识数据的规模和内存占用情况，也可用于数据验证和统计分析。160slice(…)张量切片Extracts a slice from a tensor.从一个张量中提取一个切片。根据指定的起始和结束位置从张量中提取部分元素，类似于 Python 列表的切片操作，可用于数据的选择和提取。161sort(…)张量排序Sorts a tensor.对一个张量进行排序。对张量的元素进行排序，可按升序或降序排列，常用于数据的排序和筛选，如找出前 k 大的元素。162space_to_batch(…)空间到批量转换SpaceToBatch for N-D tensors of type T.对类型为 T 的 N 维张量进行空间到批量的转换。将输入张量的空间维度信息重新分配到批量维度，常用于卷积神经网络中，可增长批量巨细以进步计算效率。163space_to_batch_nd(…)N 维空间到批量转换SpaceToBatch for N-D tensors of type T.对类型为 T 的 N 维张量进行空间到批量的转换。与 space_to_batch 类似，但支持更灵活的 N 维操作，可处置惩罚差别维度的张量，在复杂的图像处置惩罚和卷积操作中使用。164split(…)张量分割Splits a tensor into a list of sub tensors.value将一个张量分割成一个子张量列表。根据指定的规则将一个张量分割成多个子张量，可按维度或数目进行分割，常用于数据的分组和并行处置惩罚。165sqrt(…)平方根函数Computes element-wise square root of the input tensor.逐元素计算输入张量的平方根。对张量中的每个元素求平方根，在数学计算和归一化操作中常常使用。166square(…)平方函数Computes square of x element-wise.逐元素计算 x 的平方。对张量中的每个元素求平方，可用于计算误差的平方、特征的平方等，在丧失函数和特征工程中常用。167squeeze(…)维度压缩Removes dimensions of size 1 from the shape of a tensor.从张量的外形中移除巨细为 1 的维度。去除张量中巨细为 1 的维度，使张量的外形更简洁，便于后续处置惩罚和计算，例如将 (1, 10) 的张量压缩为 (10,)。168stack(…)张量堆叠Stacks a list of rank- tensors into one rank- tensor.R(R+1)将一组秩为 R 的张量堆叠成一个秩为 R + 1 的张量。将多个相同外形的张量在新的维度上进行堆叠，形成一个更高维度的张量，常用于批量处置惩罚和数据组合。169stop_gradient(…)停止梯度流传Stops gradient computation.停止梯度计算。在反向流传过程中，制止梯度通过该操作，可用于固定某些参数或部分网络，避免其到场练习。例如在迁徙学习中冻结预练习模型的部分层。170strided_slice(…)跨步切片Extracts a strided slice of a tensor (generalized Python array indexing).提取一个张量的跨步切片（广义的 Python 数组索引）。可以更灵活地从张量中提取切片，支持跨步操作，类似于 Python 数组的高级索引方式，可用于复杂的数据提取和筛选。171subtract(…)减法函数Returns x - y element-wise.逐元素返回 x - y 的结果。对两个张量的对应元素进行减法运算，是根本的数学运算函数，在模型中常用于计算差值和梯度。172switch_case(…)开关 - 案例操作Create a switch/case operation, i.e.创建一个开关 - 案例操作。根据差别的条件选择执行差别的操作，类似于编程语言中的 switch - case 语句，用于实现复杂的逻辑控制，在模型中可根据差别的输入情况选择差别的处置惩罚流程。173tan(…)正切函数Computes tan of x element-wise.逐元素计算 x 的正切值。对张量中的每个元素求正切值，在三角函数计算、信号处置惩罚和多少问题中常常使用。174tanh(…)双曲正切函数Computes hyperbolic tangent of element-wise.x逐元素计算 x 的双曲正切值。双曲正切函数将输入值映射到 (-1, 1) 区间，常用于神经网络的激活函数，与 Sigmoid 函数类似，但输出范围更广，可缓解梯度消散问题。175tensor_scatter_nd_add(…)多维张量希奇加法Adds sparse to an existing tensor according to .updatesindices根据 indices 将希奇的 updates176tensor_scatter_nd_max(…)多维张量希奇最大值更新Apply a sparse update to a tensor taking the element-wise maximum.对一个张量进行希奇更新，逐元素取最大值。根据给定的索引和更新值，将更新值与原张量中对应位置的元素逐元素比较，取最大值更新原张量。在处置惩罚希奇数据且需要更新最大值时很有用，例如在更新模型参数时，仅对部分位置的参数取最大值更新。177tensor_scatter_nd_min(…)多维张量希奇最小值更新-对一个张量进行希奇更新，逐元素取最小值。根据给定的索引和更新值，将更新值与原张量中对应位置的元素逐元素比较，取最小值更新原张量。适用于需要更新最小值的场景，如在优化问题中更新某些参数的下限。178tensor_scatter_nd_sub(…)多维张量希奇减法Subtracts sparse from an existing tensor according to .updatesindices根据 indices 从一个现有张量中减去希奇的 updates。按照指定的索引，从原张量中对应位置的元素减去更新值，实现希奇减法操作。常用于对张量的部分元素进行减法更新，例如在更新模型梯度时对部分参数进行减法操作。179tensor_scatter_nd_update(…)多维张量希奇更新Scatter into an existing tensor according to .updatesindices根据 indices 将 updates 散布到一个现有张量中。依据给定的索引，将更新值替换原张量中对应位置的元素，实现对张量的希奇更新。可用于更新模型参数、填充希奇矩阵等场景。180tensordot(…)张量点积与外积Tensor contraction of a and b along specified axes and outer product.沿着指定轴对 a 和 b 进行张量收缩和外积运算。根据指定的轴，对两个张量进行点积和外积操作，实现复杂的张量运算。可以看作是矩阵乘法在多维张量上的推广，常用于深度学习中的特征组合和变换。181tile(…)张量平铺Constructs a tensor by tiling a given tensor.通过平铺一个给定的张量来构造一个新的张量。将输入张量在各个维度上进行重复平铺，生成一个更大的张量。可用于扩展数据、复制特征等场景，例如在图像数据增强中重复图像块。182timestamp(…)时间戳获取Provides the time since epoch in seconds.提供从纪元开始到如今的时间（以秒为单位）。返回当前的时间戳，可用于记录变乱发生的时间、测量程序运行时间等。在日记记录、性能分析等方面有应用。183transpose(…)张量转置Transposes , where is a Tensor.aa对张量 a 进行转置操作。互换张量的维度次序，常用于矩阵转置和多维张量的维度调整。在深度学习中，常用于调整输入数据的外形以满意模型的输入要求。184truediv(…)真除法Divides x / y elementwise (using Python 3 division operator semantics).逐元素进行 x / y 除法（使用 Python 3 除法运算符语义）。对两个张量的对应元素进行除法运算，结果保留小数部分，符合 Python 3 的除法规则。在需要准确除法结果的场景中使用。185truncatediv(…)截断除法Returns x / y element-wise, rounded towards zero.逐元素返回 x / y 的结果，向零取整。对两个张量的对应元素进行除法运算，并将结果向零取整，舍去小数部分。常用于需要整数结果的除法场景，如计算索引位置。186truncatemod(…)截断取模Returns element-wise remainder of division.逐元素返回除法的余数。对两个张量的对应元素进行除法运算，返回余数。在循环索引、周期性数据处置惩罚等场景中有用。187tuple(…)张量分组Groups tensors together.将多个张量组合在一起。将多个张量打包成一个元组，方便在函数中同时返回多个张量或在操作中同时处置惩罚多个张量。188type_spec_from_value(…)从值获取类型规格Returns a tf.TypeSpec that represents the given .value返回一个表示给定 value 的 tf.TypeSpec。根据输入的值生成对应的类型规格对象，用于描述张量的类型和外形信息。在 TensorFlow 的类型系统中，有助于进行类型查抄和推理。189unique(…)一维张量去重Finds unique elements in a 1-D tensor.找出一维张量中的唯一元素。对一维张量进行去重操作，返回一个包含唯一元素的新张量。常用于数据洗濯、特征选择等场景，去除重复的数据。190unique_with_counts(…)一维张量去重并计数Finds unique elements in a 1-D tensor.找出一维张量中的唯一元素，并返回每个唯一元素的计数。除了找出一维张量中的唯一元素外，还统计每个唯一元素在原张量中出现的次数。可用于数据分析和统计，相识数据的分布情况。191unravel_index(…)一维索引转多维坐标Converts an array of flat indices into a tuple of coordinate arrays.将一维的扁平索引数组转换为多维坐标数组的元组。在多维数组中，将一维的索引转换为对应的多维坐标，方便进行多维数组的索引和访问。例如在图像处置惩罚中，将一维的像素索引转换为二维的图像坐标。192unstack(…)张量解堆叠Unpacks the given dimension of a rank- tensor into rank- tensors.R(R-1)将一个秩为 R 的张量在指定维度上解堆叠成秩为 R - 1 的张量。与 stack 操作相反，将一个高维张量在指定维度上拆分成多个低维张量。常用于将批量数据拆分成单个样本或处置惩罚多维序列数据。193variable_creator_scope(…)变量创建作用域Scope which defines a variable creation function to be used by variable().定义一个变量创建函数的作用域，供 variable() 使用。在该作用域内可以自定义变量的创建方式，例如指定变量的初始化方法、存储装备等。在需要对变量创建进行同一管理和定制时使用。194vectorized_map(…)向量映射Parallel map on the list of tensors unpacked from on dimension 0.elems对从 elems 沿第 0 维解包得到的张量列表进行并行映射操作。对张量列表中的每个元素并行应用指定的函数，进步计算效率。适用于处置惩罚大规模数据的并行计算场景，如批量数据的预处置惩罚。195where(…)条件索引或多路选择Returns the indices of non-zero elements, or multiplexes and .xy返回非零元素的索引，或者根据条件对 x 和 y 进行多路选择。当只有一个输入时，返回输入张量中非零元素的索引；当有三个输入（条件、x、y）时，根据条件从 x 和 y 中选择元素。常用于条件筛选和数据选择操作。196while_loop(…)循环操作Repeat while the condition is true. (deprecated argument values)bodycond当条件 cond 为真时，重复执行 body。（部分参数已弃用）实现循环控制结构，只要条件满意就不停执行指定的操作。可用于迭代计算、递归算法等场景，但部分参数已不再推荐使用。197zeros(…)全零张量创建Creates a tensor with all elements set to zero.创建一个所有元素都设置为零的张量。用于初始化一个指定外形的全零张量，常用于初始化模型的权重矩阵、偏置项等。198zeros_like(…)类似全零张量创建Creates a tensor with all elements set to zero.创建一个与输入张量外形相同且所有元素都为零的张量。根据输入张量的外形创建一个全零张量，方便在需要与输入张量外形一致的零张量时使用，如初始化梯度张量。
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