TensorFlow函数教程:tf.keras.backend
tf.keras.backend函数
定义在:tensorflow/_api/v1/keras/backend/__init__.py。
Keras后端API。
类
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。